希望能够给大家带来帮助。 该函数主要用来检索数组中最小值的位置,并返回其下标值。同理,argmax()函数就是用来检索最大值的下标,与argmin()函数用法相同。在argmin()函数的标准语法中,numpy.argmin(a, axis=None, out=None),其中的axis参数为默认和给定值时输出情况是不一样的。 在没有指定axis值的情况下,...
index=np.where(arr==6)[0][0] 1. 这将返回与6相等的第一个元素的索引位置。 代码示例 下面是使用Python NumPy库查找数据索引的完整代码示例: importnumpyasnp arr=np.array([2,4,6,8,10])index=np.where(arr==6)print("Index of number 6:",index)index=np.argwhere(arr==6)print("Index of n...
numpy.where() 语法很简单,就像Excel的IF()。 第一个参数是逻辑条件Numpy,它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。当条件满足且为True时,将返回第二个参数,否则返回第三个参数。 看下面的例子: numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件为真或假时返回两个参数,它对每个元素都这样做。这对...
# 找到大于 50 且小于 80 的元素的位置indices_complex=np.where((arr>50)&(arr<80))# 显示满足复杂条件的位置print("大于 50 且小于 80 的元素位置:")forindexinrange(len(indices_complex[0])):print(f"行:{indices_complex[0][index]}, 列:{indices_complex[1][index]}") 1. 2. 3. 4. 5....
一、np.select函数 1.介绍 np.select 函数根据某些条件筛选某些元素。 使用语法为: import numpy as np np.select(condlist, choicelist, default=0) # 返回列表 参数(必须写成“列表”的形式): condlist --
实验环境:Google Colab, CPU import numpy as np import time import random a = [i for i in range(99999)] b = random.sample(a, 10000) a_arr = np.array(a) array_time = [] index_time = [] for i in range(…
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy ...
importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组numbers_np = np.array([10,20,30,40,50])# 寻找数值30在NumPy数组中的索引target_value =30target_index = np.where(numbers_np == target_value)# np.where返回的是一个元组,里面储存的是索引数组print(f"数值{target_value}在NumPy数组中的索引是:{target_index[0...
与Python列表相反,NumPy数组没有index方法。 查找元素的一种方法是np.where(a==x)[0][0],它既不优雅也不快速,因为要查找的项需要从开头遍历数组的所有元素。 更快的方式是通过Numba中的next((i[0] for i, v in np.ndenumerate(a) if v==x), -1)来加速。
If we pass a single argument (test condition) tonumpy.where(), it tells us where in a given array the given condition is met by returning the indices. importnumpyasnp originalArray = np.array([0,10,20,30,40,50,60,70]) # returns index of elements for which the test condition is ...