2、select() 对于多条件、多操作的筛选和执行 比如针对一个数组,我们规定小于6的就加上10,介于10~15之间的就平方,大于20的就乘以10,其他的就默认变为100. a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20],[21,22,23,24,25]]) condlist=[a<6,np.logical...
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) result2 = np.select([a <6], [a +10], default=100)print(result2)# array([ 11, 12, 13, 14, 15, 100, 100, 100, 100, 100]) 对应元素满足条件执行操作,否则返回默认值。 4.多条件、多操作 a = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7...
np.select(condlist, choicelist, default=0) np.select方法根据条件返回符合列表条件的元素数组。condlist表示输入的条件列表,choicelist表示输入的选择列表,与condlist是一一对应的,当x中元素符合condlist中的第一个条件时,输出数组中就选择choicelist中第一个选择作为输出,如符合多个条件则选择第一个。default表示不...
>>> unique_values = np.unique(a)>>> print(unique_values)[11 12 13 14 15 16 17 18 19 20] 要在NumPy 数组中获取唯一值的索引(数组中唯一值的第一个索引位置数组),只需在np.unique()中传递return_index参数以及你的数组即可。 >>> unique_values, indices_list = np.unique(a, return_index=Tr...
一、np.select函数 1.介绍 np.select函数根据某些条件筛选某些元素。 使用语法为: import numpy as np np.select(condlist, choicelist, default=0) # 返回列表 1. 2. 3. 参数(必须写成“列表”的形式): condlist -- 操作数据所依据的条件 choiselist -- 根据condlist条件所需要执行的操作 ...
like Array to be sorted. kth : int or sequence of ints Element index to
torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - ...
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 that does notnp.where(y>5, "Hit", "...
import numpy as np the_array = np.array([11, 22, 53, 14, 15]) max_index_col = np.argmax(the_array, axis=0) print(max_index_col) Output: 2 按降序对 NumPy 数组进行排序 按降序对 Numpy 进行排序 import numpy as np the_array = np.array([49, 7, 44, 27, 13, 35, 71]) ...
index(a, sub[, start, end]) 如查找,但在未找到子字符串时引发值错误。 isalpha(a) 如果字符串中的所有字符都是字母,并且至少有一个字符,则返回true,否则返回false。 isdecimal(a) 对于每个元素,如果元素中只有十进制字符,则返回True。 isdigit(a) 如果字符串中的所有字符都是数字,并且至少有一个字符,则...