Python从一维数组中筛选出大于0.5的数

可以使用numpy的数组过滤功能来实现：

import numpy as np

arr = np.array([0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9, 0.1])
filtered_arr = arr[arr > 0.5]

print(filtered_arr)

输出：

[0.6 0.8 0.9]

在上面的代码中，首先定义了一个一维数组`arr`，然后使用`arr > 0.5`来获取一个布尔数组，其中大于0.5的元素为`True`，小于等于0.5的元素为`False`。接着将这个布尔数组作为索引，用`arr[arr > 0.5]`来获取大于0.5的元素，最后将结果打印出来。

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可以使用numpy库中的setdiff1d函数来实现从一维数组中删除另一个一维数组。具体代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

c = np.setdiff1d(a, b)

print(c)

输出结果为：[1 2]

python中一维数组转换二维数组

在 Python 中，可以使用 numpy 库将一维数组转换成二维数组。具体方法如下：

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 将一维数组转换成二维数组
arr2d = np.reshape(arr1d, (2, 3))

print(arr2d)

这里使用了 numpy 库的 reshape() 方法，将原本的一维数组 arr1d 转换成了 2 行 3 列的二维数组 arr2d。输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

注意，转换后的二维数组的元素个数必须和原数组的元素个数相同，否则将会抛出 ValueError 异常。