numpy.amin(a[,axis=None,out=None,keepdims=np._NoValue,initial=np._NoValue,where=np._NoValue]) 1. 函数返回指定维度最小值 a:接收数组对象,表示需要查找最小值的对象 axis:可选参数,指定查找轴,默认是全局查找,0表示按列查找,1表示按行查找。 out:ndarray,可选。将结果放置在其中的替代输出数组。必...
使用 NumPy,可以通过np.where()函数快速获取索引。 获取索引的示例代码 下面的代码示例演示了如何查找二维数组中值为 5 的索引位置: value_to_find=5# 获取值为5的索引indices=np.where(array_2d==value_to_find)# 打印结果print(f"值{value_to_find}的索引为:{list(zip(indices[0],indices[1]))}") 1...
返回数组中非零元素的索引 np.flatnonzero() 选择题 以下程序的运行结果是? import numpy as np a=np.array([0,1,2,3]) print("【显示】a:");print(a) print("【执行】print(np.flatnonzero(a))") print(np.flatnonzero(a)) A选项:[0 1 3] B选项:[0 1 2] C选项:[0 1 2 3] D选...
要返回np.allclose()为True的索引位置,可以使用NumPy库中的np.where()函数。np.where()函数返回满足条件的元素的索引位置。 以下是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importnumpyasnp# 创建两个数组a=np.array([1.0,2.0,3.0])b=np.array([1.1,2.2,3.3])# 使用np.allclose()比较两个数组...
print("【执行】b = np.argwhere(a>1)") b = np.argwhere(a > 1) print("【显示】数组b:\n",b) A选项:a数组是二维数组。 B选项:argwhere()方法返回的是位置(索引)。 C选项:最后返回3组满足条件的位置(索引)。 D选项:最后返回4组坐标条件的位置(索引)。
import numpy as np a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9]])print(np.argmax(a))print(np.argmax(a, axis=0)) #竖着比较,返回行号print(np.argmax(a, axis=1)) #横着比较,返回列号 AI代码助手复制代码 输出: 7 [0 1 0 1] ...
np.argmax(dfUnique.ch1_log_mag) 要找到最大幅度的索引,这将返回新的有序数据序列中的索引。但是,当我使用这个索引到dataframe中以提取该行中的其他值时,我会从该行索引处的原始dataframe获取元素。 我将数据输出到excel,以便更容易地观察正在发生的事情。第1列是dataframe索引。注意,这与电子表格中的行号不同...
>>> np.argsort(x, axis=0) # sorts along first axis (down) array([[0, 1], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) # sorts along last axis (across) array([[0, 1], [0, 1]]) Indices of the sorted elements of a N-dimensional array: ...
返回方阵的上三角矩阵的索引 numpy.triu_indices_from(arr,k = 0 ) 参数: arr :ndarray,shape(N,N) k:int,可选,对角线偏移 例子: importnumpy as np a= np.array([[1,2],[4,5]]) np.triu_indices_from(a)#(array([0, 0, 1], dtype=int64), array([0, 1, 1], dtype=int64)) ...
x = np.array([0, 1, 2])print(np.where(x>1)[0])## [2] 输出结果 7. tf.gather(x, [0, 3, 5]) 从x中取出索引值为[0, 3, 5]的三个数 参数说明:x表示代取数,[0, 3, 5]表示索引值 importtensorflow as tf sess=tf.Session() ...