array = np.array([[1,4,6,8], [9,4,4,4], [2,7,2,3]]) array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.14...
array = np.array([[1,4,6,8], [9,4,4,4], [2,7,2,3]]) array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.14...
mask = np.array([1,0,1,0,0, 0,0,0,1,1, 1,1,0,1,1], dtype=bool) a[mask] = 0 print a # 使用整数 list 或 array 索引 a = np.arange(0, 100, 10) print a[[2, 3, 2, 4, 2]] a[[9, 7]] = -1 print a idx = np.array([[3, 4], [9, 7]]) print a, a[...
-D example tensor = [0,1,2,3]mask=np.array([True, False, True, False]) boolean_mask(tensor,mask...)。则mask的维度可以是3~1维,长度必须是(3,4,2),(3,4)和(3,)。当mask和tensor的维度相同时,输出1维矩阵。 当mask比tensor少一维时,输出2维矩阵。 当mask比 ...
array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32) ...
mask = (array_a == value) array_a [mask] = array_b[mask] 通过|= 方法 within_sector_mask |= (building_angles >= sector_angle-360+0.5*sector_width) 4、np.ma数组 十、排序 1、使用argsort()函数和take_along_axis()函数 需要两个函数配合使用,np.argsort取得排序后索引,take_along_axis()获...
np.array使用小心得 关于二维array嵌套二维array,在括号内的array内元素是true/false和是1/0所得到的结果是不同的! 例如: 此时mask内元素是true false,我们得到的结果是: 而如果是0/1… 所得到的结果是:... JNI学习第四天 [0]所得到的东西都是一样的,都是代表的array的地址。 *(array+1) *(array+2)...
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # 创建一个布尔数组,表示哪些元素大于30 mask = arr > 30 # 使用np.where()函数获取满足条件的元素的值,并将结果存储在result变量中 result = np.where(mask, arr, 0) print(result) # 输出:[40 50 0 0 0] 在这个例子中,我们使用np.where()函数的第...
array([1, 2, 3], dtype=int64) #字符串数组全是数字,也可以转为对应的数值形式 c = np.array(['1.2','2.3','3.4'],dtype=np.string_) c.dtype dtype('S3') c.astype(float) array([1.2, 2.3, 3.4]) #dtype的另一种用法 a = np.array([1,2,3],dtype=np.int64) ...
numpy 使用np.multiply(out=array[mask])不起作用# 6.98 µs ± 90.2 ns per loop (mean ± ...