numpy.where(condition, [x=None, y=None]) 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。 【例】 import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) y = np.where(x > 5) print(y) # (array([5, 6, 7], dtype=int64),) print(x[y]) # [6 7 8] x = np....
numpy.where(condition[, x, y]) Python Copy参数说明:condition– 返回true/False或bool值的数组。 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 =...
# 定义条件, 选择偶数元素 condition = np.mod(x,2) == 0 print ('按元素的条件值:') print (condition) print ('使用条件提取元素:') print (np.extract(condition, x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 输出结果为: 我们的数组是: [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.]...
NumPy数组中的元素一定是同一类型的。(相应地,每个元素所占的内存大小也是一样的。)例外情况是:(不是特别理解:one can have arrays of (Python, including NumPy) objects, thereby allowing for arrays of different sized elements.)NumPy数组支持在大量数据上进行数学计算和其他类型的操作。通常情况下,与Python自带...
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, 5, 7, ...
如果x和y都是NULL,那么返回PyArray_Nonzero(condition)。否则,x和y必须都给出且返回的对象的形状与condition相同,并且在condition分别为 True 或 False 时的元素是x和y。 其他函数 PyArray_CheckStrides(int elsize, int nd, numbytes, const *dims, const *newstrides) 确定newstrides是否是与具有形状dims和元...
conditionarray([ True, False, False, True, False, False, True, False, False,True])np.extract(condition, arr) array([0, 3, 6, 9]) 同样地,如果有需要,我们可以用 AND 和 OR 组合的直接条件,如下所示: np.extract(((arr > 2) & (arr < 8)), arr)array([3, 4, 5, 6, 7]) ...
arr = np.arange(10)arrarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# Define the codition, here we take MOD 3 if zerocondition = np.mod(arr, 3)==0conditionarray([ True, False, False, True, False, False, True, False, False,True])np.extract(condition, arr)array([0, 3, 6...
(high - low)) support = sa * t + sb #计算支撑线数列resistance = ra * t + rb #计算阻力线数列 condition = (close > support) & (close < resistance)#设置一个判断数据点是否位于趋势线之间的条件,作为 where 函数的参数 between_bands = np.where(condition) plt.plot(t, close,color='r')...
() 可以分别获取0,3,5每一行的 0 1 3下标的元素'''通过花式索引获取的新数组是一个副本,新数组修改不会影响原数组'''#x = arr[np.ix_([0,3,5],[0,1,3])]#x[:] = 100#print(arr)#print(x)'''布尔索引'''#arr2 = np.array([1,2,3,4,5])#condition = [True,False,True,False,...