numpy.where(condition, [x, y, ]/) 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, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]]) np.where(a>5) ## Get The Index---(array([2, ...
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 positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the val...
numpy.where(condition, [x, y, ]/) 1. 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, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) np.where(a>5) ## Get The Index --- (array([2, 2, 2, 3, 3, 3],...
Where() 与SQL 中使用的 where condition 类似,如以下示例所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index position np.where(y>5) output 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 array([...
在NumPy中,where()函数可以看作判断表达式的数组版本: x = where(condition,y,z) 其中condition、y和z都是数组,它的返回值是一个形状与condition相同的数组。当condition中的某个元素为True时,x中对应下标的值从数组y获取,否则从数组z获取: 如果y和z是单个数值或者它们的形状与condition的不同,将先通过广播运算...
5、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 positionnp.where(y>5)array([2, 3...
numpy.where(condition, [x, y, ]/) 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, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) np.where(a>5) ## Get The Index --- ...
2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None,axis=0)[source] 复制 start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。 np.linspace(10,100,10)---array([10.,20.,30.,40.,50.,60.,70.,80.,90.,100.]) 复...
这是numpy.resize函数的掩码版本。新数组将以x的重复副本填充(按照内存中的数据存储顺序)。如果x被掩码,则新数组将被掩码,并且新掩码将是旧掩码的重复。 另请参阅 numpy.resize 在顶级 NumPy 模块中的等效函数。 示例 >>>importnumpy.maasma>>>a = ma.array([[1,2] ,[3,4]])>>>a[0,1] = ma.mas...
np.where(condition): 输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 a=np.array([2,4,6,8,10,3]).reshape(2,3)c=np.where(a>5)# 返回索引 out : (array([0, 1, 1], dtype=int64), array([2, 0, 1], dtype=int64))a[c]# 获得元素