importnumpyasnp# 创建一个示例数组arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 使用logical_and和logical_or组合多个条件condition=np.logical_or(np.logical_and(arr>2,arr<5),np.logical_and(arr>7,arr<10))result=np.where(condition,arr,0)print("numpyarray.com - 处理后的数组:",result) Pyt...
先来看下相关的说明 : np.where(condition, [x, y]),这里三个参数,其中必写参数是condition(判断条件),后边的x和y是可选参数.那么这三个参数都有怎样的要求呢? condition:array_like,bool ,当为True时,产生x,否则产生y 简单说,对第一个参数的要求是这样的,首先是数据类型的要求,类似于数组或者布尔值,当...
importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])indexs=np.where(a>2)print(indexs)# (array([1, 1]), array([0, 1])) np.where(condition)只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件元素的坐标。这里的坐标以tuple的形式给出,通常原数组有多少维,输出的tuple中就包含几个数组,分别对应符合条件...
我们可以看到,这里的[[True, False], [True, True]]相当于我们说的condition,[[1, 2], [3, 4]]相当于x,[[9, 8], [7, 6]]相当于y,当我们的conditon为...
numpy.where()有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>>aa = np.arange(10)>>>np.where(aa,1,-1) ...
np.where函数实现满足条件,输出x,不满足条件输出y。 使用语法为: np.where(condition, x, y) 2.提供3个参数 如果全部数组都是一维数组,则等价于: [xvifcelseyvforc, xv, yvinzip(condition, x, y)] 一维数组实例 a = np.arange(10)# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.where...
where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。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 inde...
numpy.where() 用法详解 condition[,x,y]) numpy.where()有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]...
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.where函数是三元表达式x if condition else y简单表示。如下面例子: 这样会产生多个问题,如果使用for循环,当数据量很大,速度会很慢,其次当数据为多维时就不行了,下面使用numpy.where为例: 可以对numpy.where灵活运用: (2)数学和统计方法 numpy中常见的数学统计方法如下表: 方法 描述 sum 沿轴向计算所...