mask = np.array([1,0,1,0,0,1],dtype=np.bool) a[mask,2] #第0,2,5行,第2列的交叉元素 多维数组迭代 多维数组迭代时以第一个维度为迭代单位: a = array([[0 ,1 ,2 ,3] , [10 ,11 ,12 ,13] , [20, 21 ,22 ,23] , [30, 31, 32 ,33] , [40, 41 ,42 ,43] ]) >>>...
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...
d = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6*1j]) e = np.array(['Bonjour', 'Hello', 'Hi']) print a.dtype, b.dtype, c.dtype, d.dtype, e.type 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. np.array创建的数组默认类型是int64,其他函数创建的 array 默认是float类型。可以使用astype()方法转换类型,如b = a....
mask = np.array([x.isdigit() for x in arr], dtype=bool) # 然后使用布尔索引将字符串转换为整数 result = np.array([int(x) for x in arr[mask]], dtype=int) print(result) 在上面的示例中,我们首先创建了一个包含字符串的NumPy数组。然后,我们尝试将数组转换为整数类型,但由于数组中的元素是字...
2:对于上题中的arr,若定义mask = np.array([1,0,1],dtype = np.bool),则arr[mask,1] 对应的元素是 1 和 9 知识点解析:利用布尔值来取元素,1表示取对应的元素,0表示不取 arr[0, 1] = 1, arr[2, 1] = 9 3:a=np.arange(8).reshape(2,4),np.hsplit(a,2)返回值是 array([[0, 1...
通过那个命令可以创建一个3x3的bool型矩阵,里面的元素都是True? A. np.ones((3,3), dtype=int) B. np.ones((3,3), dtype=True) C. np.ones((3,3), dtype=bool) D. np.ones((3,3)) 相关知识点: 试题来源: 解析 C 考察对numpy array与布尔型变量的理解 ...
mask2 = NP("isnan", data)ifmaskisNone: mask = NP("array", mask2, defs.maskType)else: mask = NP(NP("array", NP("logical_or", mask2, NP("fromiter", (m !=0forminmask), dtype=NP.dtype(bool), count=len(mask))), defs.maskType) * defs.MISSING)ifnotmask.any(): ...
, IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 1), dtype=np.bool) for mask_file in next(os.walk(path + '/masks/'))[2]:...mask[rr, cc, i] = 1 # 此时mask为(685, 1024, 1) # mask二值化 mask, class_ids = mask.astype(np.bool...然后通过skimage.draw.polygon连成圈; mask[rr, cc, i] = 1这...
compare_start_index =0iftimeseries:assertrow1[0] == row2[0]#check datescompare_start_index=1assert_almost_equal(np_array(row1[compare_start_index:], dtype=np_float32),np_array(row2[compare_start_index:], dtype=np_float32),
isin_helper_ar = np.zeros(ar2_range + 1, dtype=bool) isin_helper_ar[ar2 - ar2_min] = 1#Mask out elements we know won't workbasic_mask = (ar1<= ar2_max)&(ar1>= ar2_min) outgoing_array[basic_mask] = isin_helper_ar[>np.subtract(ar1[basic_mask], ar2_min, dtype=np....