Boolean array indexingnumpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html#boolean-array-indexing 需求: 找出身高大於 178 cm 的資料 入門for loop 寫法,速度定義為 1x importNumPyasnpimporttime# 中國有 3000 萬剩男,所以我隨機產生 3000 萬個身高數據np.random.seed(0)# 固定隨機種子,讓每次執行的結果都一...
#还可以用boolean类型做索引 mask = np.array([1,0,0,1,1,0],dtype=bool) array_three[mask] 只显示True的数值 #数组之间还可以直接进行计算 my_one = numpy.array([[1,3,5,7], [11,33,55,77]]) my_two = numpy.array([[2,4,6,8], [22,44,66,88]]) my_three = numpy.array([[0...
使用NumPy库可以轻松创建布尔数组,以下是三个代码示例: importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组data=np.array([1,2,3,4,5])# 创建布尔数组:获取大于3的元素boolean_array=data>3print(boolean_array)# 输出: [False False False True True]# 获取符合条件的元素filtered_elements=data[boolean_array]print(filtered...
import numpy as np 1. 2.创建数组 使用array创建 #使用array创建一维数组 list01 = [1,2,3,4] np01 = np.array(list01) print(np01) #使用array创建二维数组 list02 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] np02 = np.array(list02) print(np02) #使用array创建三维数组 list03 = [[[1,2,3,4]...
NumPy Reference:Indexing Integer array indexing Boolean array indexing Note: The expressiona < meanproduces a boolean array, like: [[False, False, True, False, False, False, True, True, True], [True, True, False, False, True, True, False, True, True]] ...
print(array**2) # 同上 print(array**0.5) # 可以是小数,内部所有元素开平方 array2 = np.array([[2, 1, 3], [4, 6, 5]]) print(array > array2) # 相对应的元素进行比较,返回Boolean型矩阵 """ 基础的索引和切片 """ array = np.arange(10) # 生成0-9的一维数组 ...
布尔值boolean-用于表示True或False 复数complex-用于表示复杂平原中的数字。 例如。 1.0 + 2.0j,1.5 + 2.5j 以下是NumPy中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符: i-整数 b-布尔值 u-无符号整数 f-浮动 c-复数浮点数 m-timedelta M-日期时间
调用numpy中的一个常数(constant)来检查 numpy的版本 1np.__version__[5]:'1.19.4' 使用np.array()或者np.asarray()来建立ndarray 1a=np.array([1, 2, 3]) # Create a 1d array2a[6]:array([1, 2, 3])1a=np.asarray([1, 2, 3])2a[7]:array([1, 2, 3])1print(type(a)) # Print...
numpy.isnan(x, *args, **kwargs) Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. a=np.array([1,2,np.nan]) print(np.isnan(a)) #[False False True] 逻辑运算 numpy.logical_not print(np.logical_not(3)) # False print(np.logical_not([True, False, 0, 1])...
使用numpy创建数组(和python的array中几乎一样) 3.1 查看数组元素类型 3.2 其他创建numpy.array 的方法 1.创建“0”数组 创建一维0数组 1.1 创建N维0数组,第一个参数shape是数组维度,第二个参数是类型 1.2 2.创建全"1"矩阵和创建全"N"矩阵 2.1 注意full 默认的数据类型是整形 ...