importnumpyasnp# 创建一个包含异常值的2D数组arr=np.array([[1,2,999],[4,999,6],[7,8,999]])# 将999替换为该行的平均值row_means=np.mean(np.where(arr==999,np.nan,arr),axis=1,keepdims=True)cleaned_arr=np.where(arr==999,row_means,arr)print("numpyarray.com - 清洗后的数组:")prin...
importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 使用where函数同时应用两个条件(逻辑或)result=np.where((arr<3)|(arr>7),'numpyarray.com满足条件','numpyarray.com不满足条件')print(result) Python Copy Output: 在这个例子中,我们选择小于3或大于7的元素。对于...
Out[44]: array([ 0, 20, 40, 60, 80]) where函数 where() 函数是另外一个根据条件返回数组中的值的有效方法。只需要把条件传递给它,它就会返回一个使得条件为真的元素的列表。 a = np.arange(0, 100, 10) b= np.where(a < 50) c= np.where(a >= 50)[0]print(b)#>>>(array([0, 1,...
np.asarray(condition).nonzero() 如: b=np.where([0,0,0,1,1,1,0,0,0]) print(b) 1. 2. 输出为: 2D数组 如果是2D,则返回为一个tuple,第一个值表示2D数组0维度的下标,第二个值表示2D数组1维度的下标 i=np.array([[False,False], [False,True], [True,True]]) print...
probs = np.random.rand(100) idx = np.where(probs > 0.8) probs[idx] array([0....
在上面的代码示例中,我们再次使用 np.array() 函数创建了两个 2D 数组 arr1 和 arr2,然后使用 np.concatenate() 沿第一个轴垂直连接这些数组 (axis=0)。生成的串联数组 arr3 包含来自 arr1 和 arr2 的所有元素,这些元素垂直排列。请注意,我们指定 axis=0 来垂直连接数组,并且生成的串联数组具有与输入数组...
1、np.where(cond,x,y): 同理: 2、np.where(arry) np.where(x)输出的是八个不为0的数(为'真'的数)的坐标,第一个array[ ]是横坐标,第二个array[ ]是纵坐标; 即如下图所示: 同理: 如有错误欢迎指正! 以下是在看《Python科学计算(第二版)》时看到的关于NumPy的where函数的介绍(感觉用语比我这样...
index_array = np.where(np.all(point==unified_verts,axis=1))[0] # point not in array yet if len(index_array) == 0: point = np.expand_dims(point,0) unified_verts = np.concatenate((unified_verts,point)) ref_list.append(len(unified_verts)-1) ...
5.8. numpy.where() 5.9. 求平均值、和、标准差、方差 5.10. 最大值索引、最小值索引/分类问题 5.11. 小技巧:快速求大于5的数的个数 5.12. any、all、sort、numpy.unique() 一、 布尔索引 #布尔索引 #找出一组数里所有的偶数 arrayld = np.arange(1,21,1) ...
>>> array([3, 5]) 2.数组属性 3.拷贝 /排序 举例: importnumpyasnp # Sort sorts in ascending order y = np.array([10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]) y.sort() print(y) >>>[12345678910] 4.数组操作例程 增加或减少元素 举例: import numpyasnp ...