Python数组小于运算

Python数组小于运算可以使用numpy库中的less函数。该函数将两个数组逐元素比较，返回一个布尔类型的数组，表示每个元素是否小于另一个数组的对应元素。

例如，以下代码演示了如何使用numpy的less函数进行数组小于运算：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 2, 2])

c = np.less(a, b)

print(c)  # 输出 [ True False False]

在上述代码中，数组a中的第一个元素1小于数组b中的第一个元素2，因此输出True；数组a中的第二个元素2等于数组b中的第二个元素2，因此输出False；数组a中的第三个元素3大于数组b中的第三个元素2，因此输出False。因此最终输出结果为[True, False, False]。

相关问题

实训1使用数组比较运算对超市牛奶价格进行对比 1. 训练要点 (1)掌握 NumPy的数组创建方法。(2)掌握数组的比较运算方法。 2.需求说明 某两个超市均销售了5种相同的牛奶产品，为了对比A、B两个超市中5种牛奶产品的价格，创建milk_a 和 milk b 两个一维数组，分别存放两个超市的牛奶价格，对两个数组中存放的价格进行比较运算。 3.实现思路及步骤 (1)创建A超市的牛奶价格数组milk_a为[19.9,25,29.9,45,39.9]。 (2)创建B超市的牛奶价格数组 milk b为[18.9,25,24.9,49,35.9]。 (3)使用大于符号对 milk a和 milkb 进行比较运算。

(4)使用等于符号对 milk a和milkb 进行比较运算。 (5)使用小于符号对 milk a和milkb 进行比较运算。 (6)输出结果。 4.参考代码及解释

import numpy as np

# 创建A超市的牛奶价格数组
milk_a = np.array([19.9, 25, 29.9, 45, 39.9])

# 创建B超市的牛奶价格数组
milk_b = np.array([18.9, 25, 24.9, 49, 35.9])

# 大于符号进行比较运算
print(milk_a > milk_b)

# 等于符号进行比较运算
print(milk_a == milk_b)

# 小于符号进行比较运算
print(milk_a < milk_b)

输出结果：

[ True False  True False  True]
[False  True False False False]
[False False  True  True False]

解释：

(1)使用大于符号对 milk a和milkb 进行比较运算。比较结果为[ True False True False True]，表示A超市的第1、3、5种牛奶价格高于B超市的对应牛奶价格。

(2)使用等于符号对 milk a和milkb 进行比较运算。比较结果为[False True False False False]，表示A、B两个超市的第2种牛奶价格相同，其余不同。

(3)使用小于符号对 milk a和milkb 进行比较运算。比较结果为[False False True True False]，表示A超市的第3、4种牛奶价格低于B超市的对应牛奶价格。

2.在100以内，生成一个以70为期望值的正态分布矩阵A，矩阵大小为6X6,并通过数组运算，将其中大于等于60的数提取出来，小于60的设置为0。

要在100以内生成一个以70为期望值的6x6正态分布矩阵A，并将其中大于等于60的数提取出来，小于60的设置为0，我们可以按照以下步骤操作：

1. 使用随机数生成库（如NumPy库）来生成标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数矩阵。
2. 将该矩阵乘以所需的方差（标准差的平方），然后加上期望值70，来得到以70为期望值的正态分布矩阵。
3. 通过数组运算检查每个元素是否大于等于60，如果是，则保持不变；如果不是，则将其设置为0。

以下是使用Python语言和NumPy库实现上述步骤的代码示例：

import numpy as np

# 设置期望值和标准差
mean = 70
std_dev = 10  # 假设标准差为10，可以根据需要调整

# 生成6x6的标准正态分布随机数矩阵
standard_normal_matrix = np.random.randn(6, 6)

# 调整矩阵到期望的正态分布
normal_matrix = standard_normal_matrix * std_dev + mean

# 提取大于等于60的数，小于60的设置为0
modified_matrix = np.where(normal_matrix >= 60, normal_matrix, 0)

print(modified_matrix)

这段代码首先生成了一个6x6的标准正态分布矩阵，然后通过线性变换调整到期望的均值和标准差，最后通过条件判断将小于60的值设置为0。