# (array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11, 12]), array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 0])) # 结果去重并排序,并输出在源数组中的索引 print(np.unique(A, return_index=True, return_inverse=True)) # (array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11, 12]), array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 0]), array([6...
12. 在上面的示例中,我们定义了一个名为count_greater_than的函数,该函数接受两个参数:arr为待统计的数组,target为要比较的目标数。该函数通过遍历数组中的每个元素,判断是否大于目标数,如果是则计数加一。最后返回计数结果。 流程图 下面是一个简单的状态图,展示了统计数组中大于某个数的个数的流程: 遍历数组元...
import numpy as np a = np.random.randint(-5, 5, (1, 10)) c=np.sum(a>=1) #条件为大于等于1 print ("随机数组a : "+str(a)) #输出数组a print ("大于等于1的个数: "+str(c)) #输出满足条件的个数 例如随机数组a : [[-1 2 4 1 -1 -5 -5 2 2 4]] 大于等于1的个数: 6 ...
python统计数组中大于某个值的数的个数 python统计数组中⼤于某个值的数的个数import numpy as np a = np.random.randint(-5, 5, (1, 10))c=np.sum(a>=1) #条件为⼤于等于1 print ("随机数组a : "+str(a)) #输出数组a print ("⼤于等于1的个数: "+str(c)) #输出满⾜条件的个数...
例如,在numpy数组中查找大于0.2的项目,并用0代替它们: import numpy as np nums = np.random.rand(4,3) print np.where(nums > 0.2, 0, nums) 第四种思路 可以考虑使用numpy.putmask: np.putmask(arr, arr>=T, 255.0) 下面是与Numpy内置索引的性能比较:...
python 从字符串中提取数值 2019-12-11 16:20 − python中用re.findall函数,里面写正则表达式 root@vdirectva:/home/lic_auto_scale# cat re.py import retest=['10Mbps','100bps','6.7Gbps','0.8bps','10.562Kbps']f... -*木棉*- 0 6005 ...
我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知,最基础的方法是: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: ...
Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例 我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知,最基础的方法是: 代码语言:javascript 复制 shape=arr.shape result=np.zeros(shape)forxinrange(0,shape[0]):foryinrange(0,shape[1]):ifarr[x,y]=T:result[x,y]=255...