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...
导入numpy库:import numpy as np 创建一个二维数组:arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 使用where函数查找元素的索引:indices = np.where(arr == 5) 打印结果:print(indices),将输出(array([1]), array([1])),表示元素5在二维数组中的位置是(1, 1)。 使用numpy...
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,...
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、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...
但实际并没有用到，还是只用到了联合索引， 再看key_len的长度和情况1一样，所以验证结论，where后...
1. Replace Elements with numpy.where() We’ll use a 2 dimensional random array here, and only output the positive elements. importnumpyasnp# Random initialization of a (2D array)a=np.random.randn(2,3)print(a)# b will be all elements of a whenever the condition holds true (i.e only...
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) ...
probs = np.random.rand(100) idx = np.where(probs > 0.8) probs[idx] array([0....