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...
有没有一种有效的numpy机制,可以从一个2D数组中生成一个值数组,给出该数组中的索引列表?nonzeroValidIndices =numpy.where((array2d!= noDataValue) & (array2d!= 0)) nonzeroValidCoordinates = zip(nonzeroVal 浏览6提问于2011-04-13得票数1
point = raw_data[i] 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) # point already...
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 ...
array([[8, 8, 2, 8], [2, 8, 8, 2], [0, 8, 8, 0], [8, 8, 0, 8]]) 由于返回排序数组,因此您可以填充构造的空白,如下所示:np.uniquexy def submatrix(A): x, y = np.where(A==8) x, y = np.unique(x), np.unique(y) x, y = np.arange(x[0], x[-1]+1), np....
[3.7,-1.2,-2.6,0.5,12.9,10.1])arr.astype(np.int32)# 如果某字符串数组表示的全是数字,也可以用astype将其转换为数值形式:numeric_strings=np.array(['1.25','-9.6','42'],dtype=np.string_)numeric_strings.astype(float)# 使用numpy.string_类型时,一定要小心,因为NumPy的字符串数据是大小固定的,...
1. 通用函数 2. 元素查找 2.1 np.where 3. 逻辑判断 3.1 np.all 3.2 np.any 4. 数组排序 4.1 sort 5. 数组分割 5.1 np.array_split 5.2 np.dsplit 5.3 np.hsplit 6. 数组拼接 6.1 np.dstack 6.2 np.hstack 7. 维度转换 7.1 一维转多维 7.2 多维转一维 ...
probs = np.random.rand(100) idx = np.where(probs > 0.8) probs[idx] array([0....
arr1 = np.array(data1) # python列表转换为Numpy数组 arr1 # 输出:array([ 6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) 嵌套序列(⽐如由⼀组等⻓列表组成的列表)将会被转换为⼀个多维数组: data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] ...