实验环境:Google Colab, CPU import numpy as np import time import random a = [i for i in range(99999)] b = random.sample(a, 10000) a_arr = np.array(a) array_time = [] index_time = [] for i in range(…
index = np.where( (matrixOrder[:, 0].reshape(-1, 1) == M[:, 0].tolist()) & (matrixOrder[:, 1].reshape(-1, 1) == M[:, 1].tolist()) ) T = M[index[1], :] check = np.array_equal(Target, T)
importnumpyasnp# 创建一个np数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)# 使用np.where()函数查找元素的位置index=np.where(arr==3)print(index)# 使用np.argmax()函数查找最大元素的位置index=np.argmax(arr)print(index)# 使用np.argmin()函数查找最小元素的位置index=np.argmin(arr)print(index)...
a = np.arange(10)# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.where(a,1, -1)# array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])np.where(a >5, a, a*10)# array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 6, 7, 8, 9]) 多维数组同样可以使用,取满足条件的对应元素。 conditio...
np.where pandas df.col.apply(lambda x: if...elif...) df.col.replace({'val1':num1, 'val2': 'num2'}) df.map({'val1':num1, 'val2': 'num2'}) 如果该变量的取值特别多,那该如何快速编码呢? (btw, 我们为什么要对分类型变量进行编码?) ...
可以通过使用NumPy库中的np.where函数实现。np.where函数是一个三元表达式,它根据一个条件数组选择返回相应的元素。在设置数字切片时,可以使用np.where函数来实现按照条件筛选和修改...
Laravel 4 - 选择连接表中行数大于0的行(Laravel 4 - Select rows where count of rows in joined table greater than 0)我需要抓住存在item行的user行。 这是我到目前为止的代码:$users = DB::table('users') ->join('orders', 'orders.user_id', ' ...
np.where(a>5) ## Get The Index---(array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) a[np.where(a>5)] ## Get Values---array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 它还可以用来替换pandas df中的元素。 np.where(data[feature].isnull(), ...
使用map函数和np.where函数可以替换列中的值。下面是如何正确使用这两个函数的方法: 1. 使用map函数替换列中的值: - 概念:map函数是Python中的一种高阶函数,可以将一个函...
numpy.where()有两种用法: 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...