机器学习之Python-numpy(where函数) 1.numpy中的where函数是一个具有条件的真假语句(有点类似if三元表达)。 简单讲,就是判断条件是否为真,为真执行一个条件,为假执行一个条件。 where函数相关官网:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html 2.np.where():有两种执行情况。(例子采用部...
函数的基本调用语法有两种,一种是:importnumpyasnp np.where(arry)此时,np.where函数输出arry中“真”值的坐标(‘真’也可以理解为非0)。 或者说np.where函数从arry中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件数值的索引位置。 另一种是:importnumpyasnp np.where(cond,x,y)此时,np.where函数满足co...
['chosen','chosen']], dtype='<U10') 2. 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,...
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...
安装Python 和 NumPy。 在IDE 中新建一个 Python 脚本。 导入NumPy 库。 操作交互时序图 PythonIDEUserPythonIDEUser新建 Python 文件导入 NumPy 库使用 numpy.where 流程状态转换图 程序执行完毕抛出异常处理错误后运行状态运行结束错误状态运行重新启动 配置详解 ...
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:...
要实现基于条件的替换,可以使用numpy.where函数。将DataFrame中某一列的指定的两个值分别替换为0和1,其他值替换为2 实现代码 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'grape']} df = pd.DataFrame(data) # 打印替换...
Python numpy库中的转置、reshape与where操作教程转置 定义：转置操作是改变数组的形状，将矩阵的行变为列，列变为行。对于多维数组，转置操作会改变维度的顺序。 示例：一个4x3的矩阵转置后会变为3x4的矩阵。多维数组如转置后会变为。 用途：常用于数据预处理阶段，调整数据的维度顺序以满足后续计算需求...
Python程序where语句 where函数python 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...
总结而言，转置与reshape是处理多维数据的常用手段，能够灵活调整矩阵形状，满足不同计算需求。三元表达式简化了条件逻辑，where函数进一步增强了numpy的表达力与操作效率。这些基本功能构成了numpy库的核心，对于Python机器学习与人工智能领域的开发者来说，掌握这些技巧至关重要。