所有包含花式索引的方法都是可变的:它们允许通过分配来修改原始数组的内容,如上所示。这一功能可通过将数组切分成不同部分来避免总是复制数组的习惯。 Python 列表与 NumPy 数组的对比 为了获取 NumPy 数组中的数据,另一种超级有用的方法是布尔索引(boolean indexing),它支持使用各类逻辑运算符: any 和 all 的作用...
这是本书代码包中boolean_indexing.py文件中该秘籍的完整代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Load the Lena array lena = scipy.misc.lena() def get_indices(size): arr = np.arange(size) return arr % ...
布尔值索引(Boolean indexing)是通过一个布尔数组来索引目标数组,以此找出与布尔数组中值为True的对应的目标数组中的数据。布尔数组的长度必须与目标数组对应的轴的长度一致。 使用布尔值索引(Boolean indexing)选择数据时,总是生成数据的拷贝,即使返回的数组并没有任何变化。
Example: 1D Boolean Indexing in NumPy importnumpyasnp# create an array of integersarray1 = np.array([1,2,4,9,11,16,18,22,26,31,33,47,51,52])# create a boolean mask using combined logical operatorsboolean_mask = (array1 <10) | (array1 >40)# apply the boolean mask to the arra...
Numpy Boolean Indexing Mask(Numpy 布尔索引掩码 ) Numpy: Boolean Indexing importnumpyasnpA=np.array([4,7,3,4,2,8])print(A==4) [ True False False True False False] Every element of the Array A is tested, if it is equal to 4. The results of these tests are the Boolean elements of...
为了获取 NumPy 数组中的数据,另一种超级有用的方法是布尔索引(boolean indexing),它支持使用各类逻辑运算符: any 和 all 的作用与在 Python 中类似,但不会短路。 不过要注意,这里不支持 Python 的「三元比较」,比如 3<=a<=5。 如上所示,布尔索引也是可写的。其两...
为了获取 NumPy 数组中的数据,另一种超级有用的方法是布尔索引(boolean indexing),它支持使用各类逻辑运算符: any 和 all 的作用与在 Python 中类似,但不会短路。 不过要注意,这里不支持 Python 的「三元比较」,比如 3<=a<=5。 如上所示,布尔索引也是可写的。其两个常用功能都有各自的专用函数:过度重载的...
boolean index 数组变换 简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作,多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。 本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作,大家可以在数据分析中使用。 创建ndarray ...
copy:advanced indexing的结果是这种类型,仅仅是原array中元素的一份copy 下面来逐个详细说明每种Indexing的细节。 二、field access 这是一种索引结构化array的方法,本文只简单提一下,主要终点介绍后面的两种Indexing method,这种索引方法简单来说有点像字典,即可以通过类似arr['field_name']来索引array中的元素,下面...
Numpy Boolean Indexing Mask(Numpy 布尔索引掩码) Numpy: Boolean Indexing import numpy as np A = np.array([4, 7, 3, 4, 2, 8]) print(A == 4) [ True False False True False False] Every element of the Ar Numpy 原创 stardsd 2021-07-09 15:21:53 445阅读 ...