np.logical_not(ndarray) 计算各元素not x的真值,相当于-ndarray arr1 = np.array([[1,-3,4,-4],[2,4,-1,2]]) arr11 = np.abs(arr1) print (arr11) print (arr11.mean()) print (arr11.mean(axis=1)) print (arr11.mean(axis=0)) arr2 = np.square(arr1) print (arr2) arr21 ...
b = np.array([1, 0, 1, 0]) print np.logical_or(a, b) print np.logical_and(a, b) print np.sin(a), np.log(a), np.exp(a) a = np.triu(np.ones((3, 3)), 1) print a, a.T, a + a.T 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 此外,np...
6 多个或条件可以是多个'|'连起来，也可以用户np.logical_or.reduce函数。#np.logicaldf['choose']=np.where(np.logical_or.reduce((df['sex']=='girl',df['age']>17,df['grade']>3,df['name']=='Tom')),...
虽然一开始就知道了反射的性能比较差，但是究竟有多差，在创建对象的时候的差异有多少？
你对结果的解释是错误的。Numpy的logical_or可以有几个参数作为过滤器。在你的例子中，输入参数是x < ...
浏览完整代码 来源:xjw.py 项目:voytekresearch/pacological示例6def hit_rate((rule, support)): return npmean( map(lambda p: hit_rate_pair(rule, support, p)[0], support) )浏览完整代码 来源:vec2morph.py 项目:jodaiber/vec2morph示例7
你对结果的解释是错误的。Numpy的logical_or可以有几个参数作为过滤器。在你的例子中，输入参数是x < ...
或:np.logical_or() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 统计运算 统计指标函数:min, max, mean, median, var, std np.函数名 ndarray.方法名 axis参数:axis=0代表列,axis=1代表行 最大值最小值的索引函数: np.argmax(arr, axis=)
(temp > 0, 1, 0))) # 复合逻辑需结合np.logical_and和np.logical_or使用 # 需求7:判断前四个股票前四天的涨跌幅,大于0.5并且小于1的置为1,否则为0 print('需求7' + '\n' + str(np.where(np.logical_and(temp>0.5,temp<1),1,0))) # 需求8:判断前四个股票前四天的涨跌幅,大于0.5并且...