返回的两个array数组分表示第几行的第几个值为1,所以结果中的第一个array数组表示行索引,第二个array数组表示列索引也就是1的碎银索引. 附:np.where()多条件用法 1.np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时,第一个参数表示条件,当条件成立时where方法返回x,当条件不成立时where返回y 2.np.where(...
# 创建一个2×3的二维数组array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print("原始数组:")print(array)# 输出原始数组 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3. 使用“where”条件交换第一列和第二列 现在,我们将使用np.where来实现列的交换。这里的where函数用于条件判断,但它在这里并不是绝对必要的,我们...
所以我们就有了numpy.where函数的出现: import numpy as np xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5]) cond = np.array([True , False , True , True ,False]) result = np.where(cond,xarr,yarr) print(result) [ 1.1 2.2 1.3 1.4 2.5] 注意:...
import numpy as np b = np.array([[1, 2, 5], [2, 8, 9], [3, 9, 6], [0, 5, 2]]) c, d = np.where(b == 2) 这样c和d分别保存的为查找结果的行号和列号,注意python中矩阵第一个元素是第0行第0列。还有一点需要注意,这里b在定义的时候不可以这样定义 b = [[1, 2, 5], [...
上述代码中,首先创建了一个包含空行的nparray。然后,使用np.isnan()函数判断是否有空行,使用all(axis=1)函数沿着行方向判断每一行是否全为空值。最后,通过where()函数找到空行的索引。 总结 本文介绍了如何使用Python判断一个nparray是否为空。通过使用shape属性,可以快速判断一个nparray是否为空。此外,本文还给出了...
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) array([-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])# 0为False,所以第一个输出-1>>>np.where...
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...
对于np.where错误的解决方法,可以参考以下示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importnumpyasnp# 示例1:参数错误arr=np.array([1,2,3])condition=np.array([True,False,True])result=np.where(condition,arr,'error')# 返回值类型错误# 示例2:数组维度不匹配arr1=np.array([1,2,3])arr2=np...
array([[1, 8], [3, 4]]) ''' 3.仅有condition参数 缺失x和y参数的情况下,则输出满足条件(非0)元素的坐标,等价于np.asarray(condition).nonzero()。 # 广播机制 broadcasta = np.array([2,4,6,8,10]) np.where(a >5)# (array([2, 3, 4], dtype=int64),)a[np.where(a >5)]# ar...
np.array()是NumPy库中的一个函数,它用于创建数组对象。该函数的作用是将输入的数据(可以是列表、元组、数组等)转换为NumPy数组。np.array()的具体作用包括:1. 创建一维或多维数组:可以将列表、元组等数据转换为NumPy数组,从而可以使用NumPy库中提供的各种数组操作函数和方法。2. 转换数据类型:可以通过指定dtype...