numpy where根据条件替换为numpy数组
numpy where函数是一个用于根据指定条件替换数组元素的函数。它可以帮助我们在数组中根据条件选择性地替换元素，从而实现数组的批量处理和数据转换。
numpy where函数的基本语法如下：
numpy.where(condition, x, y)
参数说明：
- condition：表示条件表达式，即用于判断是否替换元素的条件。
- x：表示满足条件的元素将被替换为x中对应位置的元素。
- y：表示不满足条件的元素将被替换为y中对应位置的元素。
使用numpy where函数，我们可以实现很多数组处理的操作，例如将数组中大于某个阈值的元素替换为指定值，或者根据条件对数组元素进行分组、筛选等。
numpy where函数的优势在于它能够高效地处理大规模的数组数据，并且具有灵活性和可扩展性。它是进行数据处理和转换的常用工具之一。
下面是一个使用numpy where函数的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用where函数将数组中大于3的元素替换为0
new_arr = np.where(arr > 3, 0, arr)
print(new_arr)该示例中，我们使用where函数将数组中大于3的元素替换为0，最终输出的结果为[1, 2, 3, 0, 0]。
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1回答
我正在尝试这段代码，但是我在Numpy Where部分遇到了一个问题：
import numpy as N
....
....
sfolat = N.ravel(N.where((lat>37.5689) & (lat<37.6689)))
sfolon = N.ravel(N.where((lon>-122.4250) & (lon<-122.3250)))
sfocoord = N.ravel(N.where((lat>37.5189) & (lat<37.7189)&(lon>-122.4750) & (l
浏览 3提问于2015-12-06得票数 0
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2回答
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
3回答
在使用python / numpy时，我遇到了以下语法：
np.mean(predicted == docs_test.target)
其中参数的类型为numpy.ndarray
这里的==是什么意思？
谢谢，Jaideep
浏览 3提问于2013-04-01得票数 2
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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3回答
我有一个包含多个元素的列numpy数组。我想要编写一个函数，它接受每个元素，并在满足条件的情况下进行计算。然后根据结果，它应该使用方程来计算一些东西。计算结果应具有与输入数组相同的大小。
这是我想做的一个简单的例子。(实际代码将更加复杂)。我知道为什么它不起作用，但似乎找不到解决办法。
import numpy as np
array1 = np.arange(1,11,1)
def test(array1):
value1 = 20
i = 0
value3 = array1[i]
while array1 > value3 and i < va
浏览 5提问于2017-10-20得票数 1
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1回答
我很困惑numpy.where的结果意味着什么，以及如何使用它对数组进行索引。
请看下面的代码示例：
import numpy as np
a = np.random.randn(10,10,2)
indices = np.where(a[:,:,0] > 0.5)
我期望indices数组为2-dim，并包含条件为真的索引。我们可以从
indices = np.array(indices)
indices.shape # (2,120)
因此，看起来indices是在某种类型的扁平数组上工作，但我不知道具体是如何操作的。更令人困惑的是，
a.shape # (20,20,2)
a[
浏览 4提问于2016-02-14得票数 1
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我对numpy.where和numpy.argwhere感到困惑。例如,
aa = (np.arange(10) + 5).reshape(2, -1)
如果我跑了
res = np.where(((aa == 7) | (aa == 8)))
然后
>>> res
(array([0, 0]), array([2, 3]))
如果我跑了
res2 = np.argwhere(((aa == 7) | (aa == 8)))
我得到了
>>> res2
array([[0, 2],
[0, 3]])
numpy.where和
浏览 7提问于2021-03-19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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2回答
如何根据条件将numpy数组中的某些值设为空？我不明白为什么在不满足条件的情况下，我会以0而不是null或空值结束。B是一个用0和1值填充的numpy数组，c是另一个完全填充的numpy数组。所有阵列均为71x71x166
a = np.empty(((71,71,166)))
d = np.empty(((71,71,166)))
for indexes, value in np.ndenumerate(b):
i,j,k = indexes
a[i,j,k] = np.where(b[i,j,k] == 1, c[i,j,k], d[i,j,k])
我想要得到一个数组，它只
浏览 2提问于2014-12-17得票数 7
1回答
我在python中有一个使用numpy.where的function def f(sT, price, p):
return np.where(sT > price, sT - price, 0) – p 其中sT是double的list 我想将它转换为C# Linq。我可以过滤列表，但我不确定如何实现python函数的其余部分： public static List<double> CallPayoff(List<double> sT, double price, double p)
{
List<double> r
浏览 27提问于2021-11-04得票数 0
通过以下方式：
import numpy as np
array = get_array()
我需要做以下几件事：
for i in range(len(array)):
if random.uniform(0, 1) < prob:
array[i] = not array[i]
数组是一个numpy.array。
我希望我能做一些类似的事情：
array = np.where(np.random.rand(len(array)) < prob, not array, array)
但是，我得到了以下结果(引用“not数组”)：
包含多个元素的数组的真值是
浏览 6提问于2011-02-14得票数 17
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我有： import numpy as np
a = np.array([[1,1,1],[-1,-1,-1]])
print (a) 输出： [[ 1 1 1]
[-1 -1 -1]] 我可以这样做： b = np.where(np.mean(a,axis=1) > 0,1,0)
print (b) 正确的结果是： [1 0] 但当我这么做的时候： b = np.where(np.mean(a,axis=1) > 0,np.array([1,1]),np.array([0,0]))
print (b) 其结果是相同的： [1 0] 我想要的是： [[1 1]
[
浏览 24提问于2021-05-03得票数 1
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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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2回答
为什么numpy.where返回两个数组时只找到一个True值，但当n True>1为每个True返回一个数组时。我希望它总是为每个true返回一个数组。
import numpy as np
a = np.zeros((5,5),dtype=int)
print(a)
#[[0 0 0 0 0]
# [0 0 0 0 0]
# [0 0 0 0 0]
# [0 0 0 0 0]
# [0 0 0 0 0]]
a[1,1]=1
print(np.where(a==1))
#(array([1]), array([1])) #Two separate arrays
#Why not ar
浏览 3提问于2020-07-17得票数 1
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3回答
我希望获得numpy数组元素的第一个索引，它比该数组的某些特定元素更大。我试过以下几点：
>>> Q5=[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> Q5 = np.array(Q5)
>>> Q5[0][Q5>Q5[0,0]]
array([2, 3])
>>> np.where(Q5[0]>Q5[0,0])
(array([1, 2], dtype=int32),)
>>> np.where(Q5[0]>Q5[0,0])[0][0]
1
Q1.是在Q5[0]中获得大于Q5[0,0]的元
浏览 19提问于2020-10-19得票数 0
5回答
这是我的数组：
import numpy as np
a = np.array([0, 5.0, 0, 5.0, 5.0])
是否有可能以某种方式使用numpy.where向a中所有小于l的实体添加一个值x？
所以，就像：
a = a[np.where(a < 5).add(2.5)]
应返回：
array([2.5, 5.0, 2.5, 5.0, 5.0])
浏览 6提问于2017-01-04得票数 2
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我使用一维和二维numpy数组进行计算。它有两个级别的if-conditions。我能够使用np.where来避免一个if-statement，并进一步使用慢速列表理解来迭代每一行。 理想情况下，我希望将整个计算过程矢量化。有可能吗？ 下面是我的代码： import numpy as np
r_base = np.linspace(0, 4, 5)
np.random.seed(0)
r_mat = np.array([r_base * np.random.uniform(0.9, 1.1, 5),
r_base * np.random.uniform(
浏览 20提问于2020-08-06得票数 1
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3回答
简单地说。以下是问题所在：
import numpy as np
a = np.array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 100, 8, 9])
np.where(a==100, -1, a[a])
我希望得到的是：0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, -1, 8, 9而不是：index 100 out of bounds 0<=index<10
我承认索引是无效的，但不应该计算a100，而是-1…据我所知，numpy.where()命令结构。
在这个例子中我做错了什么？
为了澄清我在这里实际尝试做的是更详细的代码:这是一个查找表数组重新映射过程：
import
浏览 1提问于2012-10-25得票数 0
4回答
我注意到str_replace函数的一种奇怪行为。你能告诉我为什么在no_2中不是3号，而是no_4吗？
情况如下：
$pattern = array(1,2,3);
$change = array(1,3,4);
$sql = "SELECT * FROM %s WHERE no_1 IN (%s) AND no_2 IN (%s) AND no_3 IN (%s)";
$test_multiply[] = str_replace($pattern, $change, $sql);
这意味着：
Array ( [0] => SELECT * FROM %s WHER
浏览 5提问于2011-03-13得票数 1
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3回答
我正在尝试使用numpy.where来查找我想要的索引。下面是代码：
import numpy as np
a = np.array([20,58,32,0,107,57]).reshape(2,3)
item_index = np.where((a == 58) | (a == 107) | (a == 20))
print item_index
我得到的item_index如下：
(array([0, 0, 1]), array([0, 1, 1]))
然而，在现实中，a的维度是20000 x 7，条件是几百个而不是三个。是否有一种在多种条件下使用numpy.where的方法？我发现话题、
浏览 4提问于2014-07-30得票数 2
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1回答
在我的实际问题中，我有数百个数据数组和结果数组，所以我无法手动完成。
import numpy as np
data1 = np.array([1,2,np.nan,4,5,6,7],dtype=float)
data2 = np.array([11,np.nan,9,4,5,6,71],dtype=float)
data3 = np.array([17,np.nan,13,4,15,6,17],dtype=float)
my_groups = ['result1', 'result2', 'result3']
result1 = data
浏览 0提问于2014-04-27得票数 0
我有一个由6列组成的2d numpy数组：
x1 y1 z1 x2 y2 z2
我想通过比较y1和y2来对(xi，yi，zi)列进行排序。如果是y2>y1，我想交换，在该行中，顺序是x2、y2、z2、x1、y1、z1。
在numpy中有什么有效的方法来做到这一点？
浏览 2提问于2015-09-10得票数 1
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我有一个numpy.ndarray类型的一维数组，我想知道它的最大条目的索引。在找到最大值后，我使用
peakIndex = numpy.where(myArray==max)
找到峰值的索引。但是，我的脚本显示的不是索引，而是
peakIndex = (array([1293]),)
我希望我的代码只输出整数1293。如何清理输出？
浏览 7提问于2012-07-08得票数 6
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用numpy.where函数将numpy数组中的一些数字替换为1或0，但是我一次只能替换一个。例如，当我打印出‘1’时，它只会用1替换大于3.8845的值，但其他小于3.8845的值仍然保持不变，我希望将小于3.8845的值也更改为0，但我不知道如何做到这一点。如果你知道解决方案，一定要让我知道。 import numpy as np
import pandas as pd
happiness_2019 = pd.read_csv('2019.csv')
df = pd.DataFrame(happiness_2019,columns=['Score&#
浏览 46提问于2020-06-17得票数 0
我发现，当numpy.where应用于诸如foo==2这样的条件时，当foo是列表或foo是numpy.array时，它的行为会有所不同
foo = ["a","b","c"]
bar = numpy.array(["a","b","c"])
numpy.where(foo == "a") # Returns array([])
numpy.where(bar == "a") # Returns array([0])
我希望使用相同的命令来使其适用于list或nump
浏览 3提问于2016-09-13得票数 1
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我试图扫描数组中的值，并根据结果采取行动。然而，当我仔细查看代码正在做什么时，我注意到我的逻辑状态是病态的。
我将用下面的例子来说明我的意思：
#importing numpy
import numpy as np
#creating a test array
a = np.zeros((3,3))
#searching items bigger than 1 in 'a'
index = np.where(a > 1)
我原以为我的索引会返回一个空列表。实际上，它返回一个tuple对象，如：
index
Out[5]: (array([], dtype=int64)
浏览 2提问于2018-07-26得票数 4
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1回答
带条件的切片
、、
我有一个numpy数组，其边长为178行X 14列，如下所示：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 \
0 1.0 14.23 1.71 2.43 15.6 127.0 2.80 3.06 0.28 2.29 5.64 1.04
1 1.0 13.20 1.78 2.14 11.2 100.0 2.65 2.76 0.26 1.28 4.38 1.05
2 1.0 13.16 2.36 2
浏览 1提问于2022-05-16得票数 -1
1回答
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
我有一个模型，它在批处理中为每个样本返回两个值，其中第一个值必须为>=0，第二个值必须为<=0。我在自定义错误函数中的第一次尝试如下：
def maxMinDiffLossConstrained(y_true, y_pred, sample_weight=None):
y_pred_shape = list(y_pred.shape) # y_pred returns a tuple, we want a list so we can construct another tensor
#y_pred_data = y_pred.numpy() # get th
浏览 0提问于2020-06-17得票数 1
当运行这个函数时，我总是得到一个只返回第一个参数(a)的数组。最终目标是返回一个数组，该数组找到与第二个参数(b)的任何匹配项，并将其从第一个参数中删除。我在下面包含了两个测试函数。我已经做了一段时间了，它似乎只是忽略了我的'if‘语句中的条件。有人能找出原因吗？我也愿意用更干净的方式来做这件事，因为我还在学习JavaScript。提前感谢！
function array_diff(a, b) {
var newArr = [];
for ( i = 0; i < a.length; i++) {
if (b !== a[i]) {
newArr.pu
浏览 2提问于2017-10-18得票数 1
我有一个字符串arr数组，我想在其中搜索元素并获取元素的索引。Numpy有一个以元组形式搜索元素和返回索引的方法where。
arr = numpy.array(["string1","string2","string3"])
print(numpy.where(arr == "string1")
它打印：
(array([0], dtype=int64),)
但是我只想要索引号0。
我试过这个：
i = numpy.where(arr == "string1")
print("idx = {}".
浏览 3提问于2022-10-19得票数 4
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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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1回答
我有一个python函数，其签名如下：
def merge(segments, indexes):
其中段是一个numpy数组，而索引是一个一维numpy数组。现在，我要调用以下函数：
np.where((segments == indexes[0]) | (segments == indexes[1]) |
... segments == indexes[n])
但是，我不确定如何在python中的where()函数调用中动态地生成这个条件。
浏览 2提问于2014-10-16得票数 1
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因此，我尝试使用与numpy.where函数相同的方式，使用numpy.ma.where为我创建一个数组。where函数广播我的列数组，然后用零替换一些元素。我得到了以下信息：
>>> import numpy
>>> condition = numpy.array([True,False, True, True, False, True]).reshape((3,2))
>>> print (condition)
[[ True False]
[ True True]
[False True]]
>>> broa
浏览 1提问于2012-10-27得票数 2
这是在这里提出的问题的延伸：
N = 10000
aa = np.arange(-N,N)
在这个numpy数组中，我希望找到数组第10次超过0的索引。要找到它第一次超过0的位置，我可以简单地这样做：
np.argmax(aa>0.0)
浏览 1提问于2016-08-15得票数 1
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1回答
我有以下疑问。我正在使用numpy where方法比较2列的值。
Np.where(df.col1 == df col2, df.col1, False)
这只返回True或False，而不是在col1和col1的值相等时返回col2的值。
浏览 0提问于2021-03-16得票数 0
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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尽管我阅读了、和，但我还是很难正确理解numpy.where()。
有人能提供一维和二维数组的分步注释示例吗？
浏览 10提问于2016-01-08得票数 181
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1回答
我正在使用numpy“seems ()”，以便将其除以零，而且在大多数情况下，我的代码似乎工作正常。然而，我仍然收到警告信息：
RuntimeWarning:除以在true_divide ycmpnt = np.choose( np.abs (a )>0，( 0.，(a+ 1) /a)中遇到的零
尽管似乎没有出现任何问题，但这会导致控制台中不可接受的文本数量，因为代码循环了上百次。你知道这是怎么回事吗？
a = np.array([[0., 1., 2., 3.], [10., 11., 0., 13.],
[20., 21., 22., 23.], [0., 31., 32.,
浏览 4提问于2022-08-02得票数 0
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我正在看一个pandas演示，我试图将邮政编码的数字数组作为字符串进行排序，但数组中有一个NaN值，当我尝试np.ndarray.sort()时，它会给我一个错误。 这是我正在关注的演示(在in48)：http://nbviewer.jupyter.org/github/jvns/pandas-cookbook/blob/v0.2/cookbook/Chapter%207%20-%20Cleaning%20up%20messy%20data.ipynb 以下是示例值(这些值从实际的演示示例中截断) >>>print(unique_zips)
['11432'
浏览 25提问于2018-12-25得票数 0
1回答
我需要在numpy中计算一些方向数组。我将360度分为16组，每组覆盖22.5度。我想要一个组中间的0度，即获得-11.25度到11.25度之间的方向。但问题是，我如何才能得到摄氏168.75度到零下168.75度之间的群体？
a[numpy.where(a<0)] = a[numpy.where(a<0)]+360
for m in range (0,3600,225):
b = (a*10 > m)-(a*10 >= m+225).astype(float)
c = numpy.apply_over_axes(numpy.su
浏览 0提问于2012-05-23得票数 0
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1回答
我有一个数字代码，数字可以任意变小。我目前正在使用numpy.nan_to_num来生成小值0。是否有任何方法可以防止numpy首先使用NaN。
例如，考虑到这种情况：
import numpy
a = numpy.array([0]) / numpy.array([0.])
给array([ nan])。如果然后执行numpy.nan_to_num(a)，就会得到array([ 0.])。有没有办法绕过手动nan_to_num步骤，让numpy不使用NaN？
--我想指出的是，在我的代码中，我不会将0除以0。有一些生成can的步骤(考虑一个根查找应用程序，其中一个根为0)，但是我不能创建一
浏览 3提问于2015-05-21得票数 2
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
关于numpy.where的输出，我注意到了一件奇怪的事情。根据，输出应该是ndarray型。如果我提供所有的参数(包括可选的)，这是正确的。
np.where(foo == 2, foo, -1)
>>> array([-1, 2, -1, -1])
但是，如果我插入一个类似于
np.where(foo == 2)
>>> (array([1], dtype=int64),)
我得到一个封装在元组中的数组。有谁知道这有什么意义吗？
浏览 3提问于2020-06-24得票数 1
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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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我已经把两个图像转换成了numpy数组
image1Array
image2Array
这两个图像都已转换为灰度，因此只有0或255值。
在这两个示例中，顶部(和底部)都有许多行白色：
[255 255 255 255 .... 255 255 255 255]
我相信我所说的“行”实际上是一个数组。我刚开始使用Numpy。因此，图像中的每一行都有一个数组，该行中的每个像素都用0或255表示。
如何找到包含黑色0像素的第一行和包含黑色0像素的最后一行？我应该能用它来计算高度。在这些例子中，这个数字应该大致相同。
我相信numpy.where(image1Array == 0
浏览 0提问于2018-10-22得票数 0
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目前，我使用numpy.logical_or和numpy.logical_and来检查两个数组的元素是否有相同的符号。想知道是否已经有了一个ufunc或更有效的方法来实现这一点。我现在的解决方案就在这里
a = np.array([1,-2,5,7,-11,9])
b = np.array([3,-8,4,81,5,16])
out = np.logical_or(
np.logical_and((a < 0),(b < 0)),
np.logical_and((a > 0),(b > 0
浏览 7提问于2017-04-12得票数 3
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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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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
from scipy import integrate
from scipy.optimize import fmin
Td=np.array([0.5,1,1.5,2,2.2,3,3.5,4,4.5,5])#time
findindex=lambda x:np.where(mt>=x)[0][0]
mindex=map(findindex,Td)
Zm=Td[mindex]
当我试图运行这段代码时，它会抛出一个异
浏览 1提问于2018-12-04得票数 0
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我希望初始化空numpy (E)数组，然后将现有数组(D)中选定的行追加到空数组(E)。我无法初始化一个与D.How维度匹配的空数组，我能解决这个问题吗？
E = np.array([ [ ] ])
D = np.array([ [20, 23 ], [19, 23],[19,22] ])
for i in np.where(index): ## assume index value is ([0],[2])
E = np.append( E , D[i] , axis = 0)
我正在努力取得以下成果：
E = ([ [20, 23 ], [19,22] ])
错误:除
浏览 0提问于2018-09-11得票数 1
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