如何根据模糊条件从Numpy数组中选择值？
根据模糊条件从Numpy数组中选择值可以使用布尔索引。布尔索引是一种通过布尔值来选择数组中元素的方法。
首先，我们需要创建一个Numpy数组，假设为arr。然后，我们可以使用条件表达式来创建一个布尔数组，该数组的每个元素都是根据模糊条件的结果。例如，如果我们想选择数组中大于5的元素，可以使用以下代码：
import numpy as np
arr = np.array([1, 6, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 5])
condition = arr > 5接下来，我们可以使用布尔数组作为索引来选择满足条件的元素。例如，我们可以使用以下代码选择大于5的元素：
selected_values = arr[condition]此时，selected_values将包含数组arr中大于5的元素。
布尔索引还可以与其他条件组合使用。例如，我们可以使用逻辑运算符来选择满足多个条件的元素。例如，我们可以选择大于5且小于8的元素：
condition = (arr > 5) & (arr < 8)
selected_values = arr[condition]在这个例子中，selected_values将包含数组arr中大于5且小于8的元素。
总结一下，根据模糊条件从Numpy数组中选择值的步骤如下：
- 创建一个Numpy数组。
- 使用条件表达式创建一个布尔数组，其中每个元素都是根据模糊条件的结果。
- 使用布尔数组作为索引来选择满足条件的元素。
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1回答
多维索引切片后的数组尺寸
、、、、
我想使用索引切片将多维numpy数组(>2维)沿着它的两个轴进行切片。每个原始维度的最终结局是什么规则？
为了说明我的问题，让我举一个例子。假设我们有一个4D数组：
import numpy as np
a = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5)
我将使用numpy.where创建一个索引元组，用于沿轴1和3切片：
mask = np.where(np.random.rand(3,5) > 0.5)
这将从我的数组a中挑选出随机切片。假设它返回长度为7的元组。为了保留剩余的维度，我将使用slice(None)对象：
b = a[(slice(
浏览 1提问于2018-12-07得票数 2
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1回答
我正在寻找类似于list.index(value)的东西，它适用于numpy数组。我认为numpy.where可能会做到这一点，但我不明白它到底是如何工作的。有谁能解释一下
( a)这意味着什么
( b)它是否像list.index(value)那样工作，但与numpy数组一起工作。
这是文档中的文章：
numpy.where(条件，x，y)
根据条件，从x或y返回元素。
如果只给出条件，return condition.nonzero()。
参数：条件: array_like，bool
若为真，则为x，否则为y。
x，y: array_like，可选
可从中选择的值。X和y需要与条件相同的
浏览 1提问于2017-06-01得票数 3
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1回答
我有一个家庭作业，要从另一个二维np数组中提取一个二维numpy数组，方法是根据条件(而不是范围)选择特定的列。
所以我有一个数组A，它的形状是(3, 50000)。我试图为某些(3, x) -0.4<z<0.1‘获得一个形状为x < 50000 with the original columns of的新数组。
例如，如果：
A = [[1,2,3],[2,0.5,0],[9,-2,-0.2],[0,0,0.5]]
我想要回来：
B = [[2,0.5,0],[9,-2,-0.2]
我已经尝试了一个bool 1数组，它在我想要的列上是正确的，并且对某些人来说，这两个列之间是
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
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我想在上做这样的事情
program where
real :: a(6) = (/ 4, 5, 6, 7, 8, 9 /)
print *, a(a>7)
end program
在中，我通常在中这样做：
import numpy
a = numpy.array([ 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print a[numpy.where(a>7)]
#or
print a[a>7]
我已经玩过了，但到目前为止没有什么效果，但我猜这是相当简单的。
浏览 6提问于2014-01-29得票数 3
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切片时Numpy数据对齐
、、、
我执行以下操作：
from numpy import genfromtxt
x = genfromtxt('foo.csv',delimiter=',',usecols=(0,1))
y = genfromtxt('foo.csv',delimiter=',',usecols=(2),dtype=str)
然后我进入：
x[y=='y1Out',0] # assume the set of "y" is 'y1Out' and 'y2Out'
该命令打印"
浏览 2提问于2013-05-31得票数 1
1回答
我有一个二维灰度图像列表和一个生成n维模糊核的函数。我完全停留在如何让内核在图像的每个像素上“运行”来计算平均值(而不使用numpy或类似的库)。这是一个家庭作业，所以我更喜欢提示从哪里开始，而不是完整的代码。提前感谢！
浏览 2提问于2021-11-15得票数 0
我有一个一维numpy的整数数组。
当我的python脚本开始执行时，numpy数组由全零组成。
我想将以下函数应用于数组中的每个元素：
A i=i* 2.0
在该函数中，i是数组索引，ai是该索引处的元素。
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编辑：
我正在从一个C DLL获取指向数组缓冲区的指针。然后，我使用np.ctypeslib.as_array从从C返回的内存缓冲区指针构造一个numpy数组。
我需要更新由C DLL返回的内存缓冲区指针的内容，我认为使用numpy可以非常快
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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假设我有一个值数组，r，它的范围从0到1。我想删除所有的值，是一些阈值远离中位数。让我们在这里假设这个阈值是0.5和len(r) = 3000。然后，为了掩盖这个范围之外的所有值，我可以做一个简单的列表理解，我喜欢这样：
mask = np.array([ri < np.median(r)-0.5 or ri > np.median(r)+0.5 for ri in r])
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import numpy as np
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浏览 0提问于2016-07-14得票数 4
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我试图在我从文本文件中读取的569x462ndarray中查找小于200的值。我想使用numpy.where来查找这些值...我已经尝试了以下代码：
import numpy as np
#Load in text file from Sebago
sebago=np.loadtxt('sebagoWatershedElv.txt',skiprows=6)
#Find where elevation is less than 200
lowElv=np.where(sebago[:]<200)
但是输出显示的值小于200，而有些值大于200...
浏览 1提问于2015-11-04得票数 1
函数values[(values<=0).argmin():] = 0从第n个元素到最后一个元素值，如果数字低于0，则转换为零，如Int array输出所示。但是，当数组元素浮动时，数组将自动转换为float array输出中的零。我怎么才能解决这个问题？
浮子阵列
Numbers = np.array([123.6 , 123.6 , 123.6, 110.3748 , 111.6992976, 102.3165566, 97.81462811])
Numbers[(Numbers>=-50).argmin():] = 0
输出
[ 10 3 -20 0 0
浏览 3提问于2021-02-16得票数 0
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我在一段代码中看到了以下内容：
X = numpy.array()
X[X < np.finfo(float).eps] = np.finfo(float).eps
我从文档中发现了以下内容：
类numpy.finfo(dtype)：
浮点类型的机器限制。
参数：
D型:浮点、类型或实例
一种浮点数据类型-关于获取信息的类型。
我理解np.finfo(float).eps返回最低可表示的浮点值，并且X[X < np.finfo(float).eps] = np.finfo(float).eps确保数组X中不包含任何小于np.finfo(float).eps的值，但我无法理解
浏览 0提问于2019-05-19得票数 0
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2回答
我正在迭代一个NumPy (nd)数组的OpenCV行。我想删除所有8度垂直的线。我意识到numpy数组是不可变的，我在代码中所做的是不对的，但它展示了我所要做的事情的想法；
index = 0
for line in self.lines[0]:
if (line[1]*180)/np.pi > 8:
self.lines[0] = np.delete(self.lines[0], index, axis=0)
index+=1
如何删除这些NumPy数组索引？
谢谢!
浏览 2提问于2014-12-22得票数 1
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2回答
你能改进3D数组中的代码迭代吗？
、、、、
我已经知道在python中对数组的迭代非常慢。如果可能的话，你能改进这段代码吗？我只想从numpy数组中获取值，这些值比constat (1.4)大，否则设置为零。
def array_max(a):
b = a
for i in range(a.shape[0]):
for j in range(a.shape[1]):
for k in range(a.shape[2]):
if a[i, j, k] <= 1.4:
b[i,j,k] = 0
return b
浏览 0提问于2021-09-02得票数 1
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我正在一个colab中使用一些数据格式，我有两个numpy数组：
-First 1表示行的索引。-The另一个表示重复次数(我在这之前做了一些方法)。
如果同时打印这两个数组，就会得到如下内容：
print(uniqueValues, occurCount)
OUTPUT: [ 13 33 66 ... 99907 99911 99928] [7 1 6 ... 1 6 4]
我们可以理解为: 13次重复7次，33次重复1次.
现在的问题是:如何根据重复次数从两个数组中删除索引和重复？
示例:如果<5，则删除元素预期输出: 13 66 . 99911
浏览 3提问于2020-10-03得票数 0
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我有一个包含0和1的numpy数组arr， arr = np.random.randint(2, size=(800,800)) 然后我将其转换为astype(np.float32)，并在不同位置插入各种浮点数。实际上，我想要做的是只在原始数组具有1而不是0的地方插入这些浮点数；在原始数组具有0的地方，我想保留0。 我的想法是复制一份数组(使用.copy())，并在以后重新插入。所以现在我有了上面的arr (1和0)，以及一个带有数字元素的相同形状的数组arr2。我只想用arr中的元素替换arr2中的元素，只要arr中的元素为0。我该怎么做呢？ 小示例： arr = np.array([1,
浏览 7提问于2021-04-16得票数 1
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2回答
我用data中的NumPy创建了一个带有数据的数组
1 400
3 300
2 350
etc.
我想计算第1列的平均值，但只计算第二列值大于350的行。
我觉得有点像
data[ > 350][:,1].mean()
我知道> 350是不正确的，但我不知道如何指定它应该检查第二列
浏览 5提问于2015-03-24得票数 0
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2回答
我从Material中试用了Autocomplete示例。它是关于在输入新值时添加选项。下面是这个演示程序的链接：，我想知道的是，输入中的值并没有实际添加到这个示例中的选项中，所以它实际上不起作用。为什么是这样？此外，我也不能将其用于多个select (通过将属性" multiple“添加到Autocomplete中)，因为这将产生"TypeError无法读取属性‘长度’为null”。有什么方法可以让这个方法适用于多个选择？
会非常感谢你的帮助。
浏览 2提问于2020-10-18得票数 0
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1回答
我正在Python3.7中加载一个.npy文件。输出如下所示： >>>import numpy as np
>>>dt = np.load('trajectories.npy')
>>>dt
array({'trajectories': array([[[729.78449821, 391.1702509],
[912.41666667, 315.5 ],
[832.0577381 , 325.83452381]],
...,
[[852.92 , 174.16253968],
[92
浏览 43提问于2019-02-07得票数 3
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4回答
我已经创建了一张mozaic图像，这样一张大图片由许多小图片组成。我可以在matplotlib查看器中很好地查看这张图片，并且可以放大看到所有的小图片。但是，当我保存图像时，无论扩展名如何，图像都会失去缩放功能，以至于在放大时，微小的图像会变得模糊。有没有办法以全分辨率保存图像？我在一个numpy数组中有一个rgb格式的图像，所以如果有其他更合适的库，也可以使用。
浏览 46提问于2021-07-09得票数 1
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2回答
我有一个numpy数组列表，我正在尝试创建一个新列表，其中包含原始列表的所有元素，但一个除外。我有以下代码：
for i in xrange(FOLDS):
#fold_sample_sets and fold_sample_labels are a list of 10 numpy arrays.
training_samples = [s for s in fold_sample_sets if fold_sample_sets.index(s) != i]
training_labels = [l for l in fold_label_sets if fold_
浏览 1提问于2015-01-31得票数 1
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2回答
假设我有下面的numpy数组
a = np.array(([4,5,6],[8,5,4]))
Out[15]:
array([[4, 5, 6],
[8, 5, 4]])
问题：是否有一种有条件地将数组中的元素替换为其索引值中的数字的pythonic方法？例如，如何用它们的行号替换所有偶数？我可以通过一个单独的行号数组来完成这一任务，如下所示。
b = np.arange(a.shape[0])
c = np.stack([b] * a.shape[1])
rownum = c.T
# I think that maybe rownum can be
浏览 1提问于2021-03-03得票数 0
回答已采纳
假设我有以下数组： a = np.array([1,1,1,2,2,2])
b = np.array([4,6,1,8,2,1]) 是否可以执行以下操作： a[np.where(b>3)[0]]
#array([1, 1, 2]) 因此，根据满足b中的条件的索引从a中选择值，但只使用np.where或类似的numpy函数？ 换句话说，当条件为True时，是否可以使用np.where指定要从中获取值的数组？或者，是否有另一个numpy函数可以在一个步骤中完成此操作？
浏览 59提问于2019-01-08得票数 2
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3回答
我使用以下代码将一个数组数字化为16个bin：
numpy.digitize(array, bins=numpy.histogram(array, bins=16)[1])
我预计输出在1，16的范围内，因为有16个存储箱。但是，返回的数组中有一个值是17，怎么解释呢？
浏览 4提问于2010-12-05得票数 5
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1回答
import pandas as pd
import numpy as np
binArray = np.array([[1, 0, 1]])
print(binArray)
list = ('Text0', 'Text1', 'Text2')
indx = pd.Index(list)
print(indx)
嗨！
如何在Text0变量的帮助下提取“Text2”和“binArray”？请注意，在我的代码中，binArray和indx的长度都是N。
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
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1回答
首先，我为自己在python和numpy方面都是一个绝对的初学者而道歉。请原谅我的无知。
我有一个四维立方体的压力测量，其中的尺寸是(样本的数量，时间，y轴，x轴)，这意味着，对于每一个样本，我有一个三维立方体的时空剖面。我需要收集这个三维立方体(时间，y轴，x轴)的压力读数，并将它存储到每个样本的数组中，只有在坐标满足特定条件的情况下。在更改特定条件时，此数组的大小也会有所不同。因此，我必须使用append()来构建这个数组。但是，由于对于1000个样本，我必须使用for -循环搜索超过数百万个坐标，所以我编写的代码效率很低，运行时间也很长(超过几个小时)。你能帮我更有效地写吗？
下面是我试
浏览 2提问于2019-09-29得票数 1
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2回答
我有两个numpy数组，(1000,)中充满了来自两个模型的预测：
pred_1 = model_1.predict(x_test)
pred_2 = model_2.predict(x_test)
model_1由于FP极低而具有吸引力，但也因此具有较高的FN。
model_2是有吸引力的，因为总体的准确性和召回。
我如何有条件地应用预测来利用这些优势和弱点？
我想从第一个模型中获取所有正面(1)的预测，然后让第二个模型来处理其余的模型。
本质上，我是在寻找这样的东西：
final_pred = model_1.predict() if model_1.predict() > 0.5
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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1回答
我想在python中构建一个用于科学计算的库。精确地用于自然坐标力学。在进入代码之前，我想先想一想。这篇文章要求任何建议，坏的或好的想法。我不是蟒蛇的行家，我敢肯定。周围可以有专家。
首先，我希望我的库能够使用numpy (数字计算)和casadi (符号计算)。为了尽可能简单，我希望这个库可以下载：
import my_package_numpy # option 1
import my_package_casadi # option 2
其次，我希望每个类或每个函数和方法都能处理这两种类型的对象ndarray (numpy)和MX (casadi)。
my_var_np = np.arra
浏览 5提问于2022-11-05得票数 0
我将从一个非常简单的ODE开始，它通过使用scikits.bvp_solver生成与我应用于复杂ODE相同的错误代码。下面是ODE和边界条件：
f''''(x)=f(x), f(0)=0, f'(1)=1, f''(0)=1, f'''(1)=1
解决这段代码的代码：
import numpy
import scikits.bvp_solver as bvp
def Fode(x,y):
return numpy.array([y[1],y[2],y[3],y[0]])
def Fbc(ya,yb):
浏览 0提问于2015-07-02得票数 0
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我有两个numpy数组a，b形状相同，b有几个零。我希望将输出数组设置为a / b，其中b不为零，否则设置为a。下面的方法可以工作，但会产生一个警告，因为a / b是先在所有地方计算的。 import numpy
a = numpy.random.rand(4, 5)
b = numpy.random.rand(4, 5)
b[b < 0.3] = 0.0
A = numpy.where(b > 0.0, a / b, a) /tmp/l.py:7: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
A =
浏览 73提问于2020-08-28得票数 7
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2回答
我在学矮胖..。
我有一个2d数组，如：
myArray = np.array([['0','1'], ['0','1'], ['1','0'], ['1','0']])
此外，我还得到了一个columnIndex (示例：1)
因此，我需要提取列，对于每个元素，如果是"0“返回"a"，如果是"1”，则返回"b“。
myArray[:, columnIndex]
> ['1' '1'
浏览 4提问于2021-04-21得票数 1
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1回答
我有两个2D Numpy数组，比方说：
A1 = [[5,3]
[4,6]]
和
A2 = [[7,9]
[5,0]]
我希望能够选择A1的索引，比方说，[1][0]，它给我选择的值为4。
现在，我想从A1元素中减去两个对应的元素都是非零的。但是，如果所选值小于A1元素，则我希望减去所选值，而不是A1元素。
在这种情况下，这意味着我的最终结果是：
A3 = [[3,6]
[1,0]]
这是因为4小于5，所以我从A2[0][0]中减去4。4不大于3，所以我从A2[0][1]中减去3。4等于4，所以我从A2[1][0]中减去4。A2中的最后一个值不是非零值，所以
浏览 0提问于2018-07-02得票数 2
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在RuntimeWarning: invalid value encountered in log1p，：np.log1p期间，我遇到了一个警告，但我不知道为什么。据我所知，输入是正确的。它只包含-0.5和0.5之间的-0.5值和某些NaNs之间的值。
一个问题是，当我试图对数组进行平分以查找违规条件时，看起来数组的任何子部分都可以在没有任何警告的情况下传递给np.log1p。
因此，我很抱歉，我不知道如何从这产生一个MWE，它太大，无法分享，但也许有人可以指出其他调试或调查的途径，我可以研究？
首先，以下是警告：
z = np.log1p(x)
# /data/anaconda/anacon
浏览 0提问于2019-08-03得票数 2
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5回答
我需要以以下方式计算x (遗留代码)：
x = numpy.where(b == 0, a, 1/b)
我认为它在中工作(就像在代码中那样)，但是它在中不工作(if b = 0返回一个错误)。
我如何使它在python-3.x中工作？
编辑:错误消息(Python 3.6.3)：
ZeroDivisionError: division by zero
浏览 7提问于2018-02-08得票数 2
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如何从列表中创建tensorflow记录？
从这里的来看，这似乎是可能的。还有一个，其中他们使用来自numpy的.tostring()将numpy数组转换为字节数组。然而，当我试图通过时：
labels = np.asarray([[1,2,3],[4,5,6]])
...
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'height': _int64_feature(rows),
'width': _int64_feature(cols),
'de
浏览 4提问于2016-06-06得票数 11
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当我运行这段代码时：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(np.where(a > 2))
很自然地会得到一组索引，其中包含a > 2，即[2, 3, 4, 5]，但是我们得到：
(array([2, 3, 4, 5], dtype=int64),)
即有空的第二个成员的元组。
然后，要得到numpy.where的“自然”答案，我们必须这样做：
np.where(a > 2)[0]
，这个元组有什么意义？在哪种情况下有用？
注意:我在这里只谈论用例numpy.where(cond)，而不是也存在的
浏览 0提问于2018-06-01得票数 56
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我希望将数组numerators除以数组denominators，但denominators中的某些元素可能为零。这些指数的结果元素也应该是零。NumPy中是否有一个函数从numerators / denominators中选择denominators不是零的元素，否则从零数组中选择元素？
我研究了布尔掩蔽，但这需要多行，因为我必须屏蔽denominators，以避免任何除以零的错误，以及结果，以便将这些元素设置为零。
我发誓我见过这样的功能，但我再也找不到了。
浏览 0提问于2019-06-05得票数 0
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3回答
我使用的是SSMS 2012。考虑一个包含列A、列B、列C的表A。我想根据现有列中的一个条件动态地向该表添加一个新列D。如何才能做到这一点？
查询如下所示，从#temptbl中选择col1，col2
在这个#temptbl中，我想添加一个列col3，col3中的值基于col2上的一个条件。
浏览 1提问于2015-08-04得票数 1
Numpy文档声称您可以将不同长度的数组相乘在一起，但是它不能工作。我肯定是误解了它的说法，但没有任何例子可以支持他们的文字。来自
因此，我创建了一些代码来尝试它，但是我得到了一个错误，上面写着ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,1) (3,1)。同样的错误，如果我尝试这与形状(4,) and (3,)。
a = np.array([[1.0],
[1.0],
[1.0],
[1.0]])
print(a.s
浏览 13提问于2022-08-25得票数 -2
我有一个gaussian_kde.resample数组。我不知道它是否是一个numpy数组，以便我可以使用numpy函数。
我有3000个变量的数据0<x<=0.5，我使用了
kde = scipy.stats.gaussian_kde(x) # can also mention bandwidth here (x,bandwidth)
sample = kde.resample(100000) # returns 100,000 values that follow the prob distribution of "x"
这给了我一个"x"概率分
浏览 5提问于2014-06-13得票数 1
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3回答
如何修改NumPy数组的特定行或列？
例如，我有一个NumPy数组，如下所示：
P = array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
如何将第一行[1, 2, 3]的元素更改为[7, 8, 9]，以使P变为：
P = array([[7, 8, 9],
[4, 5, 6]])
同样，如何将第二个列值[2, 5]更改为[7, 8]
P = array([[1, 7, 3],
[4, 8, 6]])
浏览 2提问于2014-11-17得票数 33
1回答
我有一个由随机排列的1和0组成的numpy数组。
numpy.array([[0,1,1],[1,0,0]])
如何在不更改1的情况下将0更改为-1？
浏览 1提问于2017-03-18得票数 2
3回答
我使用以下命令从CSV文件中获得了一个NumPy记录ndarray
data = matplotlib.mlab.csv2rec('./data.csv', delimiter=b',')
数据集的结构如下：
date,a0,a1,a2,a3, b0, b1, b2, b3,[...], b9
2012-01-01, 1, 2, 3, 4,0.1,0.2,0.3,0.4,[...],0.9
我想从数组中选择(在SQL意义上)从b0到b9的列，给出结构。
b0, b1, b2, b3,[...], b9
0.1,0.2,0.3,0.4,[...],0
浏览 0提问于2013-05-31得票数 1
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import numpy as np
a = np.array([[3.5,6,8,2]])
b = np.array([[6,2,8,2]])
c = np.array([[2,3,7,5]])
d = np.array([[3,2,5,1]])
if a > b:
e = 2*a+6*c
else:
e = 3*c + 4*d
print(e)
然后我得到了
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
浏览 2提问于2022-01-26得票数 -1
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我从NumPy数组中唯一字符串的计数中创建了一个使用Matplotlib的条形图。现在我只想在条形图中显示十大最常见的物种。我是Python新手，所以我很难搞清楚它。这也是我在这里的第一个问题，如果我遗漏了任何重要的信息，请告诉我
test_indices = numpy.where((obj.year == 2014) & (obj.native == "Native"))
SpeciesList2014 = numpy.append(SpeciesList2014, obj.species_code[test_indices])
labels, counts =
浏览 0提问于2021-04-28得票数 0
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我正在尝试理解如何使用numpy来计算不同时间的公式。代码的编写方式给出了y大于0的所有值。我正在试验如何获得所有y的值。 有没有人可以给我解释一下这个角色：ft = t * [y >= 0.0 ]。如何使用括号内的部件？ from numpy import *
g = 10.0
h0 = 10.0
t = arange(0, 10.1 ,0.1)
y = h0 - 0.5*g*t*t
ft = t * [y >= 0.0 ]
print(ft) 这是输出，但我希望看到计算出的所有值。所以我做了一些实验，但我不知道该怎么做，也不知道；y >= 0.0部分是如何工作
浏览 12提问于2019-07-02得票数 1
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如何放大物料库中的峰值？
、、、
我有一个相对简单的问题。我有一组数据，在某个位置有一个峰值。为了更清楚地画出图，我想在峰值前后将数据相乘。如何做到这一点？举个例子，我想把11 <x< 17 (有y> -0.1)之间的所有值乘以2。在我的实际数据中，我有一个关于y-值的条件，例如y> y0。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(1, 20, 100)
y = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y,'-ob',lw=2,markersize=12)
plt.show()
提前
浏览 6提问于2015-07-07得票数 0
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我有一个numpy数组，其形状为
(500,12)
我所要做的就是检查偶数列是否有正值，例如。value > 0。在这种情况下，我想删除数组中的整行。我把这个贴上了：
a = a[a[:,1] < 0, :]
这将删除所需的行，但会查看第二列。我想让它也检查列4，列6，列8等。
有没有办法用我上面的方法做到这一点？
浏览 2提问于2017-02-27得票数 3
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我试图实现缝雕刻算法，其中我们必须删除一个缝从图像。图像存储为numpy M X N数组。我找到了seam，它只不过是一个M整数数组，其值指定要删除的列值。
例:2X3阵列
import numpy
img_array = numpy.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
和
seam = numpy.array([1,2])
这意味着我们必须从第1行(1)中删除Img第1元素，从第2行(5)中删除第2元素。删除后，Img将是
print img_array
[[2,3]
[4,6]]
完成的工作：
对于涉及一维数组或的python和，我是新手。但我无法找到从特定列
浏览 7提问于2015-10-25得票数 1
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我有一个数据框架，其中包含一些数值，如下所示：
col1 col2
0 1 3
1 -2 -4
2 3 -5
我希望有一个col3，它包含：
1-如果行中的所有值都> 0，
-1 -如果行中的所有值都<0和
0-所有其他案件
因此，我的结果df应该如下所示：
col1 col2 col3
0 1 3 1
1 -2 -4 -1
2 3 -5 0
请帮助我，让我知道使用Pandas和/或Numpy实现这一目标的最有效的Pythonic方法。
浏览 0提问于2019-02-24得票数 3
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如何使用numpy实现以下分段函数及其导数？
我试着：
def func(n):
return beta * ((0 < n) * n + (n <= 0) * (k * np.exp(n) - alpha))
使用它的导数(反向传播)：
def func_prime(n)
return (n <= 0) * np.multiply(beta ,k, np.exp(n)) + (beta)
然而，它不起作用。因此，我如何使用numpy实现上述函数(请注意，n是一个数组)。
浏览 0提问于2017-10-27得票数 1
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