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...
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...
# Select all but one-pixel border pixel_matrix[1:-1,1:-1] # swap channel order pixel_matrix = pixel_matrix[:,:,::-1]# Set dark pixels to black pixel_matrix[pixel_matrix<10] = 0# select 2nd and 4th-rowpixel_matrix[[1,3], :] 阵列聚合和缩减 现在，我们将从 numpy 数组上...
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 ...
torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - ...
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]) ...
phi=(1+np.sqrt(5))/2print("Phi",phi)#2\.Find the index below4million n=np.log(4*10**6*np.sqrt(5)+0.5)/np.log(phi)print(n)#3\.Create an arrayof1-n n=np.arange(1,n)print(n)#4\.Compute Fibonacci numbers fib=(phi**n-(-1/phi)**n)/np.sqrt(5)print("First 9 Fibona...
Index是Pandas中非常重要的数据结构,它是一种类似于元组的不可变序列。Index主要用于对DataFrame和Series中的行和列进行标记和索引,使用索引可以方便地对数据进行筛选、切片等操作。 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8], index=['a', 'b', 'c', 'd'...
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=True)>>> print(indices_list)[ 0 2 3 4 5 6 7 12 13 14] ...