numpy.ndarray 实现对特定行或列取值

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

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

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

目录 dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行 方法一:dropna() 其他参数解析 方法二:替换并删除,Python pandas 如果某列值为空,过滤删除所在行数据 总结 dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行 pandas.DataFrame里,如果一行数据有任意值为空,则过滤掉整行,这时候使用dropna()方法是合适的.下面的案例,任意列只要有一个为空数据,则整行都干掉.但是我们常常遇到的情况,是根据一个指标(一列)数据的情况,去过滤行数据,类似Excel里面的过滤漏斗,怎

今天有一位同学给了我一个excel文件,要求读取某些行,某些列,然后我试着做了一个demo,这里分享出来,希望能帮到大家: 首先安装xlrd: pip3 install xlrd 然后上代码: import numpy as np import xlrd data = xlrd.open_workbook('LifeTable_16.xlsx') table = data.sheets()[0] # print(table) # nrows = table.nrows #行数 # ncols =

目录 一. 按列的值对数据排序 1.按某一列的值对数据排序 2. 按多列的值对数据排序 3. key 参数:设置排序时的数据变换函数 4. 修改原数据 二. 按行的值对数据排序 参考 在处理表格型数据时,常会用到排序,比如,按某一行或列的值对表格排序,要怎么做呢? 这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数. 一. 按列的值对数据排序 先来看最常见的情况. 1.按某一列的值对数据排序 以下面的数据为例. import pandas as pd df_col = pd.Dat

1.df=DataFrame([{'A':'11','B':'12'},{'A':'111','B':'121'},{'A':'1111','B':'1211'}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import xlwt import re def host_regex(dataline): host_regex = r"<host>(.*?)</host>" host = re.findall(host_regex, dataline) if host: return host[0] def ip_regex(dataline):