一、np.where 1、返回满足条件的元素的索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp arr=np.array([0,1,2,3,4,5,6])#找到数组中所有大于3的元素的索引 indices=np.where(arr>3)print(indices)#输出结果:(array([4,5,6]),) 2、基于一个条件
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...
import numpy as np # 创建两个输入数组 array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # 创建条件数组 condition = np.array([True, False, True, False, True]) # 使用np.where函数添加数组 result = np.where(condition, array1, array2) print(resu...
1.np.where where()的用法 首先强调一下,where()函数对于不同的输入,返回的只是不同的。 1当数组是一维数组时,返回的值是一维的索引,所以只有一组索引数组 2当数组是二维数组时,满足条件的数组值返回的是值的位置索引,因此会有两组索引数组来表示值的位置 [code]xx,yy,zz= np.where(Mask) 这是3维数组的...
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...
一,where函数用法 where可以通过Pandas包调用也可以通过numpy来调用。但是日常我们使用numpy调用where的场景会更多。 一起来看一下两者的使用及区别吧。 1. 使用Pandas中的where 数据源 1 #%% 2 3 import pandas as pd 4 import numpy as np 5 df = pd.DataFrame( ...
1. np.where函数的基本用法 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...
使用np.where(): np.where(判断条件,为真时的处理,为假时的处理) x = np.where(x%2==1, x+1, x) 3. 三目运算符更为奇特的用法 // C/C++ int max, min; n > m ? (max = n, min = m):(max = m, min = n); // 此时的三目运算符不在等号右侧,用于赋值,而是做一些操作...