numpy ndarray 取出满足特定条件的某些行实例

例如问题:从 arr 数组中提取所有奇数元素. input:arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) output: #> array([1, 3, 5, 7, 9]) Solution: #Input >>> arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #Solution arr = arr[arr % 2 == 1] >>> array([1, 3, 5, 7

最近的项目中大量涉及数据的预处理工作,对于ndarray的使用非常频繁.其中ndarray如何进行数值筛选,总结了几种方法. 1.按某些固定值筛选 如下面这段代码从,ndarray中可以筛选出数值等于3的子数组和其在原数组中的索引位置. import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where(arr==3)) p

在程序设计中,时常会遇到数据的唯一化.相同.相异信息的提取等工作,在格式化的向量存储矩阵中南,numpy能够提供比较不错的快速处理功能. 1,唯一化的实现: In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean']) In [64]: data Out[64]: array(['int', 'float', 'int', 'boolean', 'double', 'boolean'], dtype='|

在numpy的ndarray类型中,似乎没有直接返回特定索引的方法,我只找到了where函数,但是where函数对于寻找某个特定值对应的索引很有用,对于返回一定区间内值的索引不是很有效,至少我没有弄明白应该如何操作尴尬.下面先说一下where函数的用法吧. (1)where函数的使用场景: 例如现在我生成了一个数组: import numpy as np arr=np.array([1,1,1,134,45,3,46,45,65,3,23424,234,12,12,3,546,1,2]) 现在a

这个操作在numpy数组上的操作感觉有点麻烦,但是也没办法. 例如 a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 取 a 的 2 3 行, 1 2 列 c=[1,2] d =[0,1] 若写为 b = a[c,d] output: [4 8] 取的是 第二行第一列 和第三行第二列的数据 这并不是我们想要的结果. 正确做法是: b = a[c]先取想要的行数据 b = b[:,d] print(b) output: [[4 5] [7 8]] 这才是我们想要的结果.必须要经过这两

在进行物体检测的ground truth boxes annotations包围框坐标数据整理时,需要实现这样的功能: numpy里面,对于N*4的数组,要实现对于每一行,如果第3列和第1列数值相等或者第2列和第0列数值相等,就删除这一行,要返回保留下来的numpy数组 shape M*4 对于numpy数组的操作要尽量避免for循环,因为numpy数组支持布尔索引. import numpy as np a1=np.array( [1,0,1,5] ) a2=np.array( [0,8,5,

如下所示: import numpy as np b = [[1,2,0], [4,5,0], [7,8,1], [4,0,1], [7,11,1] ] a=np.array([b]).reshape((5,3)) print(a) c=[1,3,4] # print(a[c]) d=np.nonzero(a[:, 2] == 0) print(d) print(a[d]) 以上这篇numpy.ndarray 实现对特定行或列取值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多

如下所示: >> import numpy as np >> P = np.eye(3) >> P array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) 交换第 0 行和第 2 行: >> P[[0, 2], :] = P[[2, 0], :] # P[(0, 2), :] = P[(2, 0), :] >> P array([[ 0., 0., 1.], [ 0., 1., 0.], [ 1.

我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

目录 NDArray与numpy.ndarray互相转换 NumPy与ndarray简介 NumPy简介 数组ndarray NDArray与numpy.ndarray互相转换 import numpy as np from mxnet import nd # numpy.ndarray 变 mx.NDArray np_val = np.array([1, 2, 3]) # 定义一个numpy.ndarray nd_val = nd.array(np_val) # 深复制 # NDArray 变

本文主讲Python中Numpy数组的类型.全0全1数组的生成.随机数组.数组操作.矩阵的简单运算.矩阵的数学运算. 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵,但使用Numpy库更方便. 定义数组 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵,int64 >>> m array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >>> m = n