array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似,如以下示例所示: y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index ...
y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition,# second will replace the values t...
def ravel(self, order=None): # real signature unknown; restored from __doc__ """ a.ravel([order]) Return a flattened array. Refer to `numpy.ravel` for full documentation. See Also --- numpy.ravel : equivalent function ndarray.flat : a flat iterator on the array. """ 1. 2. 3....
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.where(a < 5, a, 10*a) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 80, 90]) 4,抽取元素 返回满足条件的数据元素,当参数condition为True,返回该位置的元素: numpy.extract(condition, arr) 举个例子,extract()函数和掩码索引数组的功...
第numpyarray找出符合条件的数并赋值的示例代码目录1.直接利用条件索引2.利用numpy.where3.直接逻辑运算 在python中利用numpy array进行数据处理,经常需要找出符合某些要求的数据位置,有时候还需要对这些位
numpy.where(condition, [x, y]) 参数: condition: 一个布尔数组,表示条件。条件为 True 的位置将选择 x 中的元素,条件为 False 的位置将选择 y 中的元素。 x: 可选,当条件为 True 时选择的数组或标量。 y: 可选,当条件为 False 时选择的数组或标量。 返回值: 一个新的数组,根据条件从 x 和 y ...
Write a NumPy program that uses the np.where ufunc to create a new array from two existing arrays based on a condition applied to a third array.Sample Solution:Python Code:import numpy as np # Create three 1D NumPy arrays array_1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array_2 = np....
Sometimes we need to examine whether any or all elements of an array fulfill some logical condition. 有时我们需要检查数组的任何或所有元素是否满足某种逻辑条件。 Let’s generate a small one d array and check two things. 让我们生成一个小的一维数组并检查两件事。 First, if any of the entries ...
a = np.array([1,2.1,'3'], dtype='float')# 浮点数b = np.array([1.1,2,'3'], dtype='int')# 整数 是否复制: a = np.array([1,2.1,'3']) b = np.array(a, copy=False) c = np.array(a)print(aisb)# Trueprint(aisc)# False ...
==1condarray([False, True, False, True, False, False, False, True, False, True, False, True])# Use extract to get the valuesnp.extract(cond, array)array([ 1, 19, 11, 13, 3])# Apply condition on extract directlynp.extract(((array < 3) | (array > 15)), array)array...