intersect1d函数以排序的方式返回两个数组中所有唯一的值。 Assume_unique:如果为真值,则假设输入数组都是唯一的。 Return_indices:如果为真,则返回公共元素的索引。 ar1 = np.array([1,2,3,4,5,6])ar2 = np.array([3,4,5,8,9,1])np.intersect1d(ar1,ar2)---array([1, 3, 4, 5])np.inter...
numpy.where(condition, [x, y, ]/) condition:匹配的条件。如果true则返回x,否则y。 a = np.arange(12).reshape(4,3) a --- array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) np.where(a>5) ## Get The Index --- (array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dty...
第一种用法是只提供一个条件参数:np.where(condition),此时函数将以元组形式返回数据,元组的第一个元素为返回满足条件的元素的索引数组。 a = np.array([1, 2, 3, 4]) result = np.where(a > 2) print(result) 输出: (array([2, 3]),) 第二种用法是提供三个参数:np.where(condition, x, y)。
1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>>aa=np.arange(10)>>>np.where(aa,1,-1)array([-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])# 0为False,所以第一个输出-1>>>np.where(aa...
1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False,所以第一个...
np.where()函数在NumPy库中用于根据给定的条件返回满足条件的元素的索引。它返回的是一个元组,其中包含满足条件的元素的索引。这个函数在处理数组时非常有用,特别是当你需要根据某些条件筛选数组元素时。基本语法:numpy.where(condition, [x, y])参数说明:condition...
一、np.where(condition, x, y) 1.返回值是一个和condition的shape相同的numpy 数组 2.当满足条件condition时,返回值中的元素从x中取,否则从y中取 二、np.where(condition) 1. 当只有condition时,返回值是满足condition的元素的下标 2. 返回值类型是一个tuple,例如a是2-D,则tuple的第一个元素代表行下标,...
np.where共两种用法: 第一种np.where(condition, x, y),即condition为条件,当满足条件输出为x,不满足条件则输出y.直接上代码: a = np.arange(10) //array([0, 1, 2, 3, 4,
condition = x > 2 true_value = torch.tensor([0, 1, 2]) false_value = torch.tensor([9, 9, 9]) # 使用torch.where()函数 result = torch.where(condition, true_value, false_value) print(result) 输出: tensor([0, 1, 2, 9, 9]) 在这个例子中,我们创建了一个张量x,并相关...
<1> np.where( condition ) 输入只有条件数组condition的话,返回的是满足条件的元素索引。 1)condition为一维数组,返回值out为一个一维数组索引组成的元组; 2)condition为二维数组,返回值out为两个一维数组组成的元组,第一个数组为dim=0(行)的索引,第二个数组为dim=1(列)的索引。 condition数组: conditio......