-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 = 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_a是待筛选或替换的数组 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...
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] ]) >>>...
Numpy 数组(Numpy array) 数组(array)是 numpy 模块的一个主要类,可以表示向量(一维)、矩阵(二维)或高维数组,如声音、图像、视频等,并可以进行面向向量或矩阵的运算。 创建array 用array 构造函数创建一个 numpy 数组,可以是 1-D, 2-D, 3-D,…: ...
In [5]: x = np.ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], mask=[[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) In [6]: x Out[6]: masked_array( data=[[--, 2, 3], [4, --, 6], [7, 8, --]], mask=[[ True, False, False], [False, True, False...
values = np.array([-1, -2, -3, -4, -5]) print("【显示】values =", values) print("【执行】np.putmask(arr, mask, values)") np.putmask(arr, mask, values) print(arr) A选项:arr为需要被处理的数组 B选项:mask是一个布尔数组 ...
masked_x = np.ma.masked_array(x, mask) print(np.mean(masked_x)) ``` 输出结果为:2.6666666666666665。只计算了前三个元素。 三、处理缺失值和异常值 np.ma函数还提供了一些常用的函数,用于处理掩码数组中的缺失值和异常值。 1. np.ma.masked_invalid()函数 np.ma.masked_invalid()函数是用来解决“不...
mask = [False True False], fill_value = 999999) >>> b array([2, 3, 4]) >>> np.concatenate([a, b]) masked_array(data = [0 1 2 2 3 4], mask = False, fill_value = 999999) >>> np.ma.concatenate([a, b]) masked_array(data = [0 -- 2 2 3 4], mask = [False Tr...
from PIL import Image mask=np.array(Image.open(″assets/heart.jpg″)) wcg=wc.WordCloud(background_color=″white″,font_path='assets/msyh.ttf',mask=mask) text=open('data/浙江师范大学.txt', encoding='utf-8').read() seg_list=jieba.cut(text) f=collections.Counter(seg_list) ...