array([0, 1, 0, 0, 3, 3, 3, 2, 3])arr.clip(3,5)---array([3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 3, 3]) 替换数组中的值 28、where 返回满足条件的数组元素。 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, ...
1、当只给出condition时,返回一个tuple,该tuple就是满足condition的元素的index。tuple元素的个数是原来array的维度,一维一个元素,二维两个元素。每个元素对应位置数据组合起来就是满足condition的元素的index。 2、给出x和y,返回一个和condition相同形状的数组。这里x与y的shape很重要,而且由condition的shape决定。当c...
3. where和index的结合使用 where和index函数可以结合使用,实现更复杂的操作。 3.1 使用where的结果进行索引 我们可以使用where函数的结果来索引原数组: importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5])indices=np.where(arr>3)result=arr[indices]print("numpyarray.com example:",result) Python Copy Output: ...
array([0, 1, 0, 0, 3, 3, 3, 2, 3]) arr.clip(3,5) --- array([3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 3, 3]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 替换数组中的值 28、where 返回满足条件的数组元素。 condition:匹配的条件。如果true则返回x,否则y。 复制 a = np.arange(12).resha...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 numpy.array(object, dtype=None, *,copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None) Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1,...
array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('调用 percentile() 函数:') # 50% 的分位数,就是 a 里排序之后的中位数 print (np.percentile(a, 50)) # axis 为 0,在纵列上求 print (np.percentile(a, 50, axis=0)) # axis 为 1,在横行上求 ...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as np np.array([1,2,3,4,5]) --- array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series([...
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0):创建一维数组 object:类型可以是列表或者元组 dtype:数组元素的数据类型 copy:对象是否需要复制,可选 order:创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认) ...
condition:用于确定要查找的元素的布尔条件。 功能: np.where()逐个元素比较条件,并返回满足条件的元素的索引。 它返回一个元组,其中包含一个或多个数组,每个数组表示满足条件的元素的索引。 示例: importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) ...
x –当condition为True的索引处的值。 y –当condition为False的索引处的值。下面是一个简单的例子:import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) x = np.where(arr == 6) print(x) Python Copy输出结果:(array([5]),) Python Copy上面的结果表示6的下标为5。nump...