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_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 找出大于3且小于8的元素的索引result=np.where((arr_2d>3)&(arr_2d<8))print("numpyarray.com - 大于3且小于8的元素的索引:")print("行索引:",result[0])print("列索引:",result[1]) Python Copy Output...
问2D矩阵上的Numpy where()EN广播 for循环计算 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([1...
问如何从2D numpy.array where列==条件中进行选择ENmysql认为可能还用到了唯一索引，但实际并没有用到...
Numpy中where使用 # np.where 就是 x if y else z 的矢量表示 arr3 = np.arange(10) np.where(arr3<5, arr3, 10 * arr3) # arr3元素 < 5, 元素不变, 否则乘以10 其他功能 np.sort # 数组排序,和Python sort函数一样是快排 , 返回已经排序的副本 ...
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(np.where(i)) 1. 2. 3. 4. 5. 3. 三参数输入,并且每个参数都是1D ...
1、三个参数np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）输出x，不满足输出y这是一个在 array 中寻找符合...
7]"""1、三个参数np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）输出x，不满足输出y这是一个在 array ...
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) ...
#numpy.array()和numpy.asarray()区别:数据源为ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会 printdata printtype(data) printdata.dtype # 2. 创建二维/多维数组 arr =[ [1, 2, 3], [2, 2.5, 3], [3, 4, 5.5]