Numpy使用np.where时有关警告的更详细信息
在使用Numpy的np.where函数时，可能会遇到警告信息。这个警告通常是由于输入的条件数组中存在NaN值导致的。下面给出关于这个警告的更详细信息：
警告信息：RuntimeWarning: invalid value encountered in <comparison>
这个警告信息表示在进行比较操作时遇到了无效的数值。通常是由于条件数组中存在NaN值引起的。NaN（Not a Number）是一种特殊的数值，表示无效或未定义的结果。
解决方法：
- 可以通过np.isnan函数检查条件数组中的NaN值，并将其替换为其他有效值。例如，可以使用np.nan_to_num函数将NaN值替换为0。
condition = np.isnan(condition)
condition = np.nan_to_num(condition, nan=0)- 可以使用np.where函数的第三个参数指定在条件不满足时的替代值，避免出现NaN值导致的警告。例如，可以将条件不满足时的替代值设为0。
result = np.where(condition, x, 0)注意事项：
- 在使用np.where函数时，尽量确保条件数组和替代值数组的形状一致，以避免出现意外结果。
- 虽然警告信息并不一定会影响计算结果，但仍然建议在处理警告时尽量避免使用NaN值，以确保结果的准确性。
关于Numpy和np.where函数的更多信息和使用示例，您可以访问腾讯云文档中的相关页面： Numpy - 数组 Numpy - where函数
希望以上信息能对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
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我正在运行到RuntimeWarning:在除法中遇到的无效值
import numpy
a = numpy.random.rand((1000000, 100))
b = numpy.random.rand((1,100))
dots = numpy.dot(b,a.T)/numpy.dot(b,b)
norms = numpy.linalg.norm(a, axis =1)
angles = dots/norms ### Basically I am calculating angle between 2 vectors
我的a中有一些向量，其范数为0。因此，在计算角度时，它
浏览 6提问于2014-08-01得票数 11
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我使用numpy (np.where)来计算空间数据数组上的一些指标(相当复杂的公式)。有时，当我对它们进行操作时，我会收到如下警告： RuntimeWarning: overflow encountered in exp
mo_arr = np.where(self.p > 0.5, mo+42.5*(self.p - 0.5)*np.exp(-100.0/(251.0-mo))*(1.0 - np.exp(-6.93/(self.p - 0.5))), mo) 有没有什么简单的方法可以得到引起警告的字段的x，y，或者我必须重构大量的代码块来手动遍历数组才能提取这样的信息？ 第二
浏览 17提问于2020-11-09得票数 0
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3回答
使用python 2.7，ciply1.0.0-3
显然，我对numpy函数应该如何操作，或者在它的操作中有一个已知的错误，有一个误解。我希望有人能告诉我，并解释一个工作，以压制恼人的警告，我试图避免。当我使用熊猫系列的时候，我也会有同样的行为。
为了简单起见，我将使用numpy数组作为示例。假设我想在数组上应用np.log()，并且只有对于条件，值才是有效的输入，即myArray>0.0。对于不应用此函数的值，我希望设置-999.9的输出标志：
myArray = np.array([1.0, 0.75, 0.5, 0.25, 0.0])
np.where(myArray>0.0
浏览 0提问于2018-04-10得票数 2
2回答
我很难在Numpy Array中找到子列表的索引。
a = [[False, True, True, True],
[ True, True, True, True],
[ True, True, True, True]]
sub = [True, True, True, True]
index = np.where(a.tolist() == sub)[0]
print(index)
这段代码给了我
array([0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2])
我无法向我解释。输出不应该是array([1, 2])，为什么不是呢？此外，如何实现此输出？
浏览 0提问于2018-11-17得票数 3
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我使用numpy.log10来计算概率值数组的日志。数组中有一些零，我试图用
result = numpy.where(prob > 0.0000000001, numpy.log10(prob), -10)
然而，RuntimeWarning: divide by zero encountered in log10仍然出现，我相信是这一行引起了警告。
虽然我的问题已经解决了，但我不明白为什么这个警告一次又一次地出现？
浏览 7提问于2014-02-06得票数 57
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2回答
我得到了
C:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:59: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
warnings.warn("Mean of empty slice.", RuntimeWarning)
当我运行我写的代码时。这是一个很大的代码库。问题是，我看不出在中我的代码是在哪里触发这个警告的。
我宁愿把它作为一个错误(例如，异常)，这样我就可以在代码中看到这是在哪里生成的。
有可能有例外而不是警告吗？
注意:我逐行解决了调试问题。但问题依然存在。
浏览 0提问于2015-12-09得票数 13
1回答
如何打印生成RuntimeWarning的语句？当我的代码执行时，我得到的是
/opt/local/lib/python2.7/numpy-1.10.1/numpy/lib/function_base.py:3142: RuntimeWarning:在median中遇到无效值)
我不知道我的代码中的哪一行抛出了这个警告。除了遍历每个中值函数调用之外，有没有一种方法可以打印行号？
浏览 1提问于2015-12-01得票数 0
让我们考虑一个非常简单的例子：
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2])
print(np.where(a < -1))
(array([], dtype=int64),)
print(np.where(a < 2))
(array([0, 1]),)
我想知道是否可以提取这些数组的长度，也就是说，我想知道第一个数组是空的，而第二个数组不是。通常可以很容易地使用len函数来完成，但是现在numpy数组存储在元组中。你知道怎么做吗？
浏览 19提问于2022-07-19得票数 2
我有一个120,000*4的numpy数组，如下所示。每一行都是一个样本。第一列是以秒为单位的时间，或者用Pandas术语表示的index。
0.014 14.175 -29.97 -22.68
0.022 13.905 -29.835 -22.68
0.030 12.257 -29.32 -22.67
... ...
1259.980 -0.405 2.205 3.825
1259.991 -0.495 2.115 3.735
我想选择记录在100.000到200.000秒之间的行，并将其保存到一个新的数组中。如果这是一个Pa
浏览 0提问于2018-07-25得票数 14
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我需要用字母'K‘替换下面数组中的一些字母。但是每次我使用numpy.replace，然后使用numpy.delete时，它都会改变数组的形状。是否可以在不更改数组形状的情况下更改数组中选定的字母？
AA = [['A', 'B', 'C']]
AA = np.array(AA)
AA = np.repeat(AA, 5, axis=0)
AA = np.delete(AA, (1))
AA = np.insert(AA, (1), 'K')
我希望能够用'K‘替换let数组中的任何字母。
有什么简单的方法吗？
浏览 3提问于2014-03-24得票数 1
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我的输入数据有四分之一格式的Date和Rate。在Date有缺失的季度。现在，我试图根据逻辑计算Update，如果第三季度行可用，那么选择这个速率，否则选择最后一行速率。我的当前代码如下所示：
# Create dataframe
df1 = pd.DataFrame([[1, '2015Q3'], [2, '2015Q4'],
[6, '2017Q1'], [7, '2017Q4'],
[9, '2018Q1'], [3,
浏览 0提问于2018-09-21得票数 2
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Python的numpy log10函数给我一个运行时警告，如果我以下面的方式在numpy where函数中使用它。通过where的条件参数，我确保只为有效元素请求log10值。我能安全地忽略这个警告吗？
下面是脚本：
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
print('np.__version__ =',np.__version__)
aa=np.array([3.0, -5.0])
bb=np.where(aa>0.0, np.log10(aa), -987.00005)
print('bb=',
浏览 0提问于2018-08-09得票数 0
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1回答
我有一个可以应用于数据框列df'X‘的函数。
df['X'].str[:-2].str.zfill(2).apply('="{}"'.format).str.replace(' ', '')
在列中返回="08“或="03”。但是，我只想在列值不等于np.nan时应用此条件。只是想知道如何在if语句的约束下应用这些函数？
df['X'] = df.apply(lambda x: x['X'].str.zfill(3).apply('="{}&#
浏览 1提问于2019-10-29得票数 0
我正试图从一篇研究论文中进行计算。在这种计算中，函数的值应该是
x<asqrt(x-a)*SOMETHING_ELSE，for x>=a，0
在我的模块中，x和a是一维numpy数组(长度相同)。在我的第一次尝试中，我将该函数实现为
f = np.sqrt(x-a)*SOMETHING*np.heaviside(x,a)
但是对于x<a，np.sqrt()返回NaN，即使heaviside函数在这种情况下返回0(在Python0*NaN = NaN中)。
之后，我还可以将结果数组中的所有NaN替换为0，但这将导致对负值使用的numpy.sqrt()的警告输出，而我需要抑制这
浏览 0提问于2021-04-20得票数 3
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我正在尝试vim的python ，它工作，但我有问题。
在我启动vim之后，当我第一次按下按钮让vim完成python代码时，出现了许多警告。这是因为我的项目中的一些python库使用了md5，这将在Python2.6中触发一条警告消息
这是非常忽略的，如何阻止vim/python发出警告？
浏览 4提问于2010-01-13得票数 1
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2回答
因此，我正在编写一个代码，它使用精确的对角化来研究Lieb-Liniger模型。第一步是构建一个numpy数组，其中包含描述粒子职业的列表。数组看起来就像
array([[2, 0, 0],
[1, 1, 0],
[1, 0, 1],
[0, 2, 0],
[0, 1, 1],
[0, 0, 2]])
对于3种模式下的2种粒子。我的问题是，是否有可能在这个数组中获取特定列表的索引，类似于如何在带有index函数的常规列表中获得索引。例如，对于列表列表A，我能够使用A.index(some_list_in_A)获取该列表的索引，但我尝试使用numpy.where(H
浏览 2提问于2014-09-19得票数 1
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1回答
final_merge['user_ID']=''
for i in range(len(final_merge)):
if final_merge.loc[i,'user_x']=='nan':
final_merge['user_ID'][i]= final_merge['user_y'][i]
else:
final_merge['user_ID'][i]= final_merge['user_x'][i]
当我使
浏览 2提问于2019-11-04得票数 0
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NumPy阵列中元素的索引
、、、、
在Python中，我们可以使用.index()获取数组中值的索引。
但是使用NumPy数组时，当我尝试这样做时：
decoding.index(i)
我得到：
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'index’
我如何才能在NumPy数组上做到这一点？
浏览 13提问于2013-08-06得票数 103
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2回答
我正在尝试从numpy数组中获取索引值，我尝试使用相交而没有效果。我只是想在两个数组中找到类似的值。一个是2D，我正在选择一个列，另一个是1D，只是一个要搜索的值列表，所以实际上只有二维数组。
我们将这个数组称为a：
array([[ 1, 97553, 1],
[ 1, 97587, 1],
[ 1, 97612, 1],
[ 1, 97697, 1],
[ 1, 97826, 3],
[ 1, 97832, 1],
[
浏览 2提问于2018-06-25得票数 0
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1回答
我有个功能运作得很好。它接受一个numpy 2D数组并按数组做一些事情，然后返回它。我尝试使用返回的值来按条件填充数组。请看下面的代码：
>>> import numpy as np
>>> x=np.random.randint(20, size=(4,5))
>>> y=np.zeros_like(x) * np.nan
>>> x
array([[19, 0, 6, 17, 5],
[18, 18, 10, 19, 9],
[ 2, 5, 10, 5, 15],
浏览 1提问于2017-08-02得票数 1
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2回答
我对numpy很陌生，我试图用np.where替换循环。我试图实现的是简单的，我有4个不同的条件，基于这些条件，我给数组的元素赋值：
Period = np.arange(0.0,8.0,0.01)
Ta = 0.075
Tb = 0.375
Tl = 6.0
Sds = 1.2
Sd1 = 0.45
Sae = np.zeros(len(Period))
Sae = np.where((Period>=0.0) & (Period<=Ta),0.4+0.6*(Period/Ta)*Sds,Sae)
Sae = np.where((Period>=Ta) &
浏览 1提问于2020-05-25得票数 1
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有2个阵列A和B
import numpy as np
A = np.array([1,2,3,4])
B = np.array([2,5,2,1,1,6])
如果A中的元素存在于B中，则将其索引输出到B中。理想的输出C为：
C = np.array([3,4,0,2])
浏览 112提问于2021-05-25得票数 1
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9回答
我尝试向dataframe "energy_class“添加一个新列"df_energy”，如果"consumption_energy“值> 400，则该列包含字符串"consumption_energy”，如果"consumption_energy“值介于200到400之间，则添加"medium”，如果“consumption_energy”值低于200，则添加“consumption_energy”。我尝试使用numpy中的np.where，但我看到numpy.where(condition[, x, y])只处理两种情况，而不是像我的
浏览 2提问于2016-08-23得票数 63
回答已采纳
我使用Python3.7和numpy 1.18.1，我有一个3x2 numpy数组，如下所示：
y = np.array([
[10, 2],
[13, 15],
[19, 1]
])
现在，要在各列中找到最大值-
np.amax(y, axis = 0)
# array([19, 15])
# Find indices of maximum elements across columns-
np.where(y == np.amax(y, axis = 0))
为了找出各行的最大值-
np.amax(y, axis = 1)
# array([10, 15,
浏览 2提问于2020-02-26得票数 0
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1回答
求最大正值或最小负值的向量化版本
、、、、
假设我有一只熊猫DataFrame，名为purity_list，如下所示：
In[]: purity_list
Out[]:
48 49 50
2 0.1 0.9 0.3
A 0.2 -0.5 -0.6
4 0.3 0.8 0.9
我想将它与另一个numpy数组进行比较，得到最大值+ve值，如果没有+ve值，我想要最低的-ve值。
因此，假设我将其与名为purities的numpy数组进行比较，如下所示：
In[]: purities
Out[]:
array([-0.2, 0.2, -0.8])
我现在最接近的矢量化代码是：
pur
浏览 5提问于2017-06-15得票数 1
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2回答
我试图生成一个向量[a(1), a(2),...a(100)]，其中a(i)是sin(i)，如果是sin(i)>0，而0不是。我想出的是创建一个lambda表达式并通过numpy.fromfunction应用它：np.fromfunction(lambda i, j: sin(j) if np.sin(j) > 0 else 0, (1, 100), dtype=int)，但是这会产生一个错误。
ValueError: The truth value of an array with more than one element is
ambiguous. Use a.any() o
浏览 5提问于2015-10-26得票数 0
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4回答
我试图将numpy数组中的值设置为零，如果它与列表中的任何数字相等。
让我们考虑以下数组
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 8, 6], [7, 8, 9]])
我希望将列表中的a的多个元素[1, 2, 8]设置为0。
结果应该是
[[0, 0, 3],
[4, 0, 6],
[7, 0, 9]]
对于单个元素，它很简单
a[a == 1] = 0
以上仅适用于单个整数。它怎么能适用于一个列表呢？
浏览 5提问于2014-01-03得票数 4
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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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在比较使用True的数组时，有比循环遍历布尔结果向量和打印/保存索引更优雅的方法返回numpy.logical_and(...)值的索引吗？
目前，我有这样的情况：
array1 = numpy.array([1,2,3])
array2 = numpy.array([0.5,1.2,2])
comp = numpy.logical_and(numpy.logical_and(array1 != 0, array2 != 0), array1 > (3*array2))
if True in comp:
# basically just loop and find True/s.
浏览 1提问于2015-10-14得票数 0
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2回答
我可以通过以下方式对numpy数组执行过滤
a[np.where(a[:,0]==some_expression)]
或
a[a[:,0]==some_expression]
每个版本的(Dis)优点是什么--特别是在性能方面？
浏览 1提问于2019-01-22得票数 3
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我试图用numpy进行一些数据验证，但我并不真正理解这个错误。见下面的代码：
conditions = [
(np.where(df['DD'].eq('No DD Required'))),
(np.where(df['DD'].eq('DD Required'))) & (np.where(df['On Direct Debit'].eq('No'))),
(np.where(df['DD'].eq('DD Required')))
浏览 2提问于2022-04-29得票数 0
我接到警告
PerformanceWarning: DataFrame是高度分散的。这通常是多次调用frame.insert的结果，性能很差。考虑使用pd.concat代替。若要获得去碎片的框架，请使用newframe = frame.copy()。
当我试图添加多个数据文件时，比如
df1 = pd.DataFrame()
for file in files:
df = pd.read(file)
df['id'] = file
df1 = df1.append(df, ignore_index =True)
哪里
df['id'] =
浏览 8提问于2021-07-07得票数 14
我试图在python中使用opencv，但我遇到了这个问题：
我有一个图像和一个二进制掩码(具有0和255的单通道图像)，我想迭代掩码的每个像素，并根据掩码像素的值对原始图像执行一些操作。我如何使用numpy优化来做到这一点呢？
例如，假设我想创建一个新图像，其中每个像素在掩码中的值为0时保持不变，或者如果掩码中的像素为255，则将其设置为( 0，0,255)，例如：
def inpaint(originalImage, mask):
[rows, columns, channels] = originalImage.shape
result = np.zeros((rows,
浏览 0提问于2018-04-26得票数 5
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1回答
我想打印这个数组：
a = np.array([[0, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=bool)
作为
.8..
8888
....
....
不对双循环中的每个元素进行迭代。像这样的简洁的功能：
def showGrid(g):
print(np.vectorize(lambda x: '8' if x else '.')(g))
但没有标准分离器：
[['.' '8' '.' '.']
['8&
浏览 3提问于2022-11-29得票数 0
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2回答
我有一个17520行1,000列的numpy.ndarray。np.ndarray只有两个值[0,0.05]。我想修改值为0.05的单元格，以便在0和0.05之间随机选择。为了做到这一点，我使用了post Random choice over specific values of a DF推荐的以下函数 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df)
df.update(np.random.choice([0, 0.05], size=df.shape), filter_func=lambda x: x==0.05) 这个解决方案起作用了，但是，我
浏览 21提问于2019-02-19得票数 0
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我有多个矩阵，我想在前面创建的矩阵的基础上再创建一个'g‘。我有一个通用的公式来生成我的'g‘矩阵，但是，我想根据我的矩阵'theta’来更改其中的一些公式。如果'theta‘中的一个元素有零值，我想要获取该元素的位置，并找到在'g’中具有相同位置的元素，以应用第二个公式。 目前，我有下面的代码。但问题是它运行得相当慢。我必须生成与此类似的多个矩阵，我想知道是否有人知道更快的方法？提前谢谢你！ import numpy as np
np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')
浏览 17提问于2019-02-02得票数 2
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1回答
在类中键入提示默认值
、、、
如果尚未分配值，如何正确地创建类型提示。
例如：
class foo():
def __init__():
data: np.ndarray = None
def load_data():
data = np.loadtxt(...)
现在我显然得到了一个警告，那种类型的ndarray是预期的，而不是没有。什么是优雅的解决方案？我是不是只是编造了一些像data: np.ndarray = np.array([])这样的故事？这对我来说是不对的，我相信还有更好的方法。
我仍然更喜欢None版本，因为如果读取numpy数组时出现错误，我将得到一个类
浏览 6提问于2022-06-30得票数 2
假设我们有一个numpy数组形式的矩阵。矩阵包含从一些实验中获得的数据(当两个自变量在一定值时，物理量的外积)。 matrix = np.asarray([(None,200,210,220),
(260,1.2352,6.436,4.863),
(270,23.2346,21.436,0.4643),
(280,6.1345,7.45,10.236)]) 200,210,220和260,270,280是这两组自变量的值。我只想在变量等于220或270时获得数据。因此
浏览 116提问于2020-08-10得票数 0
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3回答
我经常使用numpy.where函数来收集具有某些属性的矩阵的索引元组。例如
import numpy as np
X = np.random.rand(3,3)
>>> X
array([[ 0.51035326, 0.41536004, 0.37821622],
[ 0.32285063, 0.29847402, 0.82969935],
[ 0.74340225, 0.51553363, 0.22528989]])
>>> ix = np.where(X > 0.5)
>>> ix
(array([0,
浏览 1提问于2012-03-01得票数 7
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我想转换一个numpy数组
a = array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 0, 0]])
以子项索引数作为标量值的标量。
期望输出
a1 = array([[1],[1],[3],[3],[6],[4]])
我试过这个方法：
a1 = []
for item in a:
a1.append(np.where(it
浏览 1提问于2021-04-07得票数 0
1回答
假设我有一个DataFrame，其中一个列(我们称之为“power”)包含1到10000之间的整数值。我想要生成一个numpy数组，该数组对于每一行都有一个值，指示DataFrame的相应行是否在大于9000的“power”列中有一个值。
我可以这样做：
def categorize(frame):
return np.array(frame['power']>9000)
这将给我一个布尔数组，可以用True和False对其进行测试。但是，假设我希望数组的内容是1和-1，而不是真和假。我如何才能做到这一点，而不必遍历帧中的每一行？
作为背景，该应用程序正在准备数据
浏览 0提问于2015-07-01得票数 1
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2回答
我有一个数据文件，我希望使用sklearn.model_selection.train_test_split函数将其拆分为"train“和"test”数据集。此函数返回原始DataFrame的两片。但是，我需要将它放在单个DataFrame中，其中包含标识条目类型的列条目。我可以编写一个函数来代替它，但是使用sklearn函数是方便和可靠的。
我目前的做法如下：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import model_selection
dates = pd.date_range('201301
浏览 0提问于2018-11-06得票数 1
回答已采纳
我有一个这样的numpy数组： letters = np.array([A, B, C, A, B, C, A, B, C]) 我试图返回另一个数组，其中包含上述数组中某些项的所有索引。我试过了： letter_indexes = np.where(np.any(letters == 'A', letters == 'C')) 因此，如果字母是A或C，则索引应存储在数组letter_indexes中 输出应为： 0, 2, 3, 5, 6, 8 但事实并非如此，我收到了一个错误：TypeError: only integer scalar arrays can
浏览 40提问于2021-01-22得票数 1
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本质上，我要做的是创建一个基于if else条件的numpy数组，它决定了胜负和平局的结果，并将像这样更新数组： 示例： array(['lose','lose','tie','tie','win','tie']) 会产生numpy数组： [-1,-2,-2,-2,-1,-1] 其中lose = -1、win = +1和tie = 0 (不执行任何操作) 我已经尝试了一些东西，比如np.count_nonzero(conditions)，但我不能完全弄明白这一点。有人能帮上忙吗？ def gam
浏览 43提问于2019-03-28得票数 2
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我想要沿着给定维度折叠一个数组，方法是比较特定索引处的元素，并将该索引处的值最高的元素保留在维度中。 例如，如果下面示例中的第一维被分成两个二维数组A和B，我希望对所有列索引使用A[1,i] >= B[1,i] => RES[:,i] = A[:,i] (I)： A = np.array([[[1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 1]],
[[5, 6, 7, 8],
[1, 0, 3, 1]]])
np.amax(A, axis=??)
# Desired output:
[[5,
浏览 3提问于2021-11-17得票数 0
在np.select系列中使用DateTime有问题。假设您有一个DataFrame: dateframe‘’id‘、'FLOAT’、‘DATE2 1’、'DATE2‘
dateframe['DATE1'] = dt.datetime.now()
dateframe['DATE2'] = dt.datetime.now()
dateframe['DATE3'] = np.select(
[
dateframe['FLOAT']>0,
dateframe['FL
浏览 10提问于2021-07-01得票数 2
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3回答
我想在字符串数组上使用numpy.where函数。然而，我没有成功地做到这一点。有没有人能帮我解决这个问题？
例如，当我在下面的示例中使用numpy.where时，我得到一个错误：
import numpy as np
A = ['apple', 'orange', 'apple', 'banana']
arr_index = np.where(A == 'apple',1,0)
我得到了以下信息：
>>> arr_index
array(0)
>>> print A[arr
浏览 5提问于2013-05-20得票数 8
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为了缩短执行时间，我用np.where()中的条件替换了一个理解列表。它在值匹配的地方工作得很好，但我希望有一个条件，其中的值在字符串中不相等：
import numpy as np
currencies = np.array(["USD","NZL","EUR","KWR"])
currencie = [x for x in list(currencies) if x in "USDKLR EUR"]
#returns ["USD","EUR"]
#What works:
curr
浏览 1提问于2021-09-03得票数 0
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在python中，我有一个灰度图像作为numpy数组加载。我想找到像强度在指定范围内的坐标，[lowerlim,upperlim]说。我尝试使用numpy.where作为
np.where(image>lowerlim and image<upperlim)
但它却产生了错误--“包含多个元素的数组的真值是模糊的。”有人能指导我怎么用蟒蛇做这件事吗？
浏览 4提问于2015-03-22得票数 2
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我正在制作一个程序，在那里你可以选择一个图像和一个颜色，它将只反转像素，以匹配该颜色。我一直在浏览堆叠溢出和编辑的解决方案，但到目前为止没有运气。
我试着先做这样的事：
img = Image.open('past.png')
pixels = img.load()
for i in goodpixels:
ImageOps.invert(pixels[i])
AttributeError：'tuple‘对象没有属性’模式‘
这方面没有任何进展，因为ImageOps.invert只反转完整的图像。接下来，我尝试使用ImageOps.polarize，但意识到我不
浏览 3提问于2019-12-31得票数 1
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