x=np.array([1,2,3,4,5])x<3# 小于 #array([True,True,False,False,False],dtype=bool)x>3# 大于 #array([False,False,False,True,True],dtype=bool)x<=3# 小于等于 #array([True,True,True,False,False],dtype=bool)x>=3# 大于等于 #array([False,False,True,True,True],dtype=bool)x!=...
numpy.isnan(x,args, kwargs)Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. 1.1真值测试 numpy.all numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) * Test whether all array elements along a given axis evaluate to True. ...
# array([False, False, False, True, True], dtype=bool) x <= 3 # 小于等于 # array([ True, True, True, False, False], dtype=bool) x >= 3 # 大于等于 # array([False, False, True, True, True], dtype=bool) x != 3 # 不等于 # array([ True, True, False, True, True], ...
基础索引与切片 布尔索引 神奇索引(花式索引) 数组转置和换轴 通用函数 面向数组编程 通过条件逻辑操作数组 数学和统计方法 布尔值数组(Boolean Array)的方法 排序 唯一值与其他集合逻辑 使用数组进行文件输入和输出 线性代数 diag dot trace det eig inv pinv qr svd solve lstsq 伪随机数生成 示例:随机漫步 ...
46. 数组的reference还可以用boolean array(一般不是手动一个个敲出来的,见9),此时必须是array,不能再用列表蒙混了,broadcast时都按False算。返回其中为True的元素的相应位置上的目标array中的元素。 47. np.random.rand([int]) :产生一个长度为[int],元素值为0-1的随机数的数组。
numpy.isnan(x, *args, **kwargs) Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. a=np.array([1,2,np.nan]) print(np.isnan(a)) #[False False True] 逻辑运算 numpy.logical_not print(np.logical_not(3)) # False print(np.logical_not([True, False, 0, 1])...
The numpy. where function is a vectorized of the ternary(三元的) expression x if condition else y. (np.where(cond T, F)的三元表达式) Suppose we had a boolean array and two arrays of values: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) ...
7.3 条件索引 Boolean Masking 7.4 问题 numpy= Numerical Python 数值计算用的Python 什么是 NumPy? NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作,可以帮助程序员轻松地进行数值计算。这类数值计算广泛用于以下任务: ...
# array([1, 3, 5, 7, 9]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们可以利用np中的一些内置函数来创建数组,比如我们创建全0的数组,也可以创建全1数组,全是其 他数字的数组,或者等差数列数组,正态分布数组,随机数。 import numpy as np arr1 = np.ones(10) # 输出为:array([1., 1., 1., 1., 1., ...
print(array**2) # 同上 print(array**0.5) # 可以是小数,内部所有元素开平方 array2 = np.array([[2, 1, 3], [4, 6, 5]]) print(array > array2) # 相对应的元素进行比较,返回Boolean型矩阵 """ 基础的索引和切片 """ array = np.arange(10) # 生成0-9的一维数组 ...