condition = np.array([True, False, True, False]) # Create two arrays array_true = np.array([1, 2, 3, 4]) array_false = np.array([5, 6, 7, 8]) result = np.where(condition, array_true, array_false) [1 6 3 8] 以上就是Numpy最经常被使用的函数,希望对你有所帮助。 作者:ali...
numpy.wheres:一个条件函数,根据给定条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。 condition= np.array([True,False,True,False])# Create two arraysarray_true= np.array([1,2,3,4])array_false= np.array([5,6,7,8])result= np.where(condition, array_true, array_false)[1 6 3 8] 以上就是Nump...
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, 8], dtype=int64),)# First will replace the val...
a.append(random.random())# 通过%time魔法方法, 查看当前行的代码运行一次所花费的时间%time sum1=sum(a) b=np.array(a) %time sum2=np.sum(b) 其中第一个时间显示的是使用原生Python计算时间,第二个内容是使用numpy计算时间: CPU times: user 852 ms, sys: 262 ms, total: 1.11 s Wall time: 1....
numpy.sum:计算数组元素的和。 numpy.mean:计算数组的算术平均值。 numpy.max:返回数组中的最大值。 numpy.min:返回数组中的最小值。 numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。
本文中整理了一些可以解决常见问题的主要的NumPy函数。 1、创建数组 numpy.array:创建新的NumPy数组 复制 # Create an array using np.array()arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Ouput:[12345] 1. 2. 3. 4. 5. numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。
28. NumPy提供where(condition,x,y)函数来按条件选取数据，其中的参数condition是一个布尔数组，函数...
arr.mean()np.mean(arr)arr.sum()arr.mean(axis=1)arr.sum(0)arr=np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])arr.cumsum(0)arr.cumprod(1) 用于布尔型数组的方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 arr=randn(100)(arr>0).sum()# 正值的数量 ...
points = np.random.rand(2, DARTS) # print(points) # 矩阵运算代替循环 # numpy.where(condition[, x, y]) # Return elements chosen from x or y depending on condition. hits = np.sum(np.where(((points[0] ** 2 + points[1] ** 2) ** 0.5) < 1, 1, 0)) # 计算PI pi = 4 *...
(Xr) * np.sum((T.dot(Xr.T) - yr.T)**2, axis=1)).reshape(t1.shape) N1 = np.linalg.norm(T, ord=1, axis=1).reshape(t1.shape) N2 = np.linalg.norm(T, ord=2, axis=1).reshape(t1.shape) t_min_idx = np.unravel_index(np.argmin(J), J.shape) t1_min, t2_min = t1[...