多维数组同样可以使用,取满足条件的对应元素。 condition = [[True,False], [True,True]] x = [[1,2], [3,4]] y = [[9,8], [7,6]] np.where(condition, x, y)''' array([[1, 8], [3, 4]]) ''' 3.仅有condition参数 缺失x和y参数的情况下,则输出满足条件(非0)元素的坐标,等价...
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...
flatnonzero(a) 返回扁平化版本中非零的索引。 where(condition, [x, y], /) 根据条件从 x 或 y 中返回元素。 searchsorted(a, v[, side, sorter]) 查找应插入元素以保持顺序的索引。 extract(condition, arr) 返回满足某些条件的数组元素。 Counting count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 计算数组a中...
z[k] = sum_n op1[n] * conj(op2[n+k]) *PyArray_Where( *condition, *x, *y) 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, ...
3])# Divide by 2 and check if remainder is 1cond = np.mod(array, 2)==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 ...
array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition, # second will replace the values that does not np.where(y>5, "Hit", "Miss") array(['Miss', 'Miss', 'Hit', 'Hit', 'Miss', 'Hit', 'Miss', 'Hit', 'Hit'],dtype='<U4')...
array([2,3,5,7,8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition, # second will replace the values that does not np.where(y>5,"Hit","Miss") array(['Miss','Miss','Hit','Hit','Miss','Hit','Miss','Hit','Hit'],dtype='<U4') ...
array([ 1, 19, 11, 13, 3])# Apply condition on extract directly np.extract(((array 《 3) | (array 》 15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) 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...
原文:NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 一、NumPy 快速入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并看一些使用 NumPy 的简单代码。 本章简要介绍了 IPytho
(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'...