Python np.where importnumpy as npx= np.arange(9.).reshape(3, 3)print(x)print(np.where(x > 5))#np.arange(9.).reshape(3, 3) 表示为#0 1 2#3 4 5#6 7 8#np.where(x > 5)#6 7 8#换成真实的坐标:#(2,0) (2,1) (2,2)#np.where 返回的结果 会把真实的坐标搞反 格式:(co...
1.np.where(arr, x, y):判断arr条件,为真执行x,为假执行y。 2.直接布尔值的: 3.用np.ogrid()函数:ogrid()简单讲就是可以直接生成俩个且是二维的数组,比np.arrange()更加直接 4.单个比较
Python:具有多个条件的np.where Python中的np.where函数是NumPy库中的一个函数,用于根据指定的条件返回一个数组中满足条件的元素的索引或值。 具体来说,np.where函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 np.where(condition, x, y) 其中,condition是一个布尔数组或条件表达式,x和y是两个数组或标量。当condition中的元...
np.where是NumPy库中的一个函数,它根据条件表达式返回输入数组中满足条件的元素的索引。如果条件为真(非零),则返回对应元素的索引;如果条件为假(零),则不返回索引。它通常用于条件筛选或基于条件的索引操作。 2. 展示如何在np.where中使用单一条件 python import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.arr...
python中np.where的用法 `np.where`是一个非常有用的函数，它在NumPy库中，用于根据给定的条件返回满足条件的元素。其语法是`np.where(condition, x, y)`。当条件为真时，返回x，否则返回y。下面是一些关于`np.where`的详细解释和示例：1. **基本用法**：```python import numpy as np #创建一个numpy...
np.where函数是Numpy库中的一个函数,用于根据给定的条件返回一个新的数组,该数组的元素根据条件选择来自两个不同的输入数组。 使用np.where函数的语法如下: np.where(condition, x, y) 参数说明: condition:一个布尔数组或条件表达式,用于指定元素选择的条件。
where(df['close'] < df['ma'], -1, df['signal_1']) end_time = time.perf_counter() consume_time_where = end_time - begin_time print(f"np.where耗费的时间:{consume_time_where}") # 测试np.select的效率 begin_time = time.perf_counter() for i in range(n_times): condlist = [...
即np.where(condition),只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。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,分别对应符合条件元素的各维坐标。 >>> a = np.array([2,4,6,8,10]) ...
[code]xx,yy,zz= np.where(Mask) 这是3维数组的x,y,z值。 2.比较重要的img是一张图片那么img2=cv2.imread(path)[::-1, ::-1, ::-1]中::-1 实现的其实是矩阵的翻转 比如a=[1,2,3,4,5] , a[::-1]=[5,4,3,2,1] 具体可以那一张图试下就很清楚了可以参考如下代码: ...
python中np.where的使用方法 简介 本文简单介绍一下numpy中的where的条件选择的使用。工具/原料 python numpy pandas 方法/步骤 1 现有一个数据框df，共三列'name','age','grade'。importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Lucy','Jack'...