python 判断数组某一列值在某个区间_Python数组语句

可以使用numpy库中的logical_and函数和比较运算符来实现此功能。假设要判断数组arr的第一列的值是否在区间[0, 10]内，代码如下：
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
mask = np.logical_and(arr[:, 0] >= 0, arr[:, 0] <= 10)
result = arr[mask]
print(result)
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输出结果为：
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
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其中，arr[:, 0] 表示取数组arr的第一列，np.logical_and() 表示逐个比较两个数组的元素，返回相应位置上比较结果的布尔值数组。最后，将布尔值数组作为索引，即可得到符合条件的行。

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python中二维数组如何用slice语句获取某个m*n区间的数据

在Python中，我们可以使用切片（slice）语句来获取二维数组中的某个m*n区间的数据。以下是一个示例代码：
# 定义一个3x3的二维数组
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 获取第2行到第3行，第1列到第2列的区间
sub_arr = [row[1:3] for row in arr[1:3]]

# 打印结果
print(sub_arr)
# 输出：[[5, 6], [8, 9]]
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在上面的代码中，我们使用了切片语句arr[1:3]来获取第2行到第3行的数据，然后在每一行中使用切片语句row[1:3]来获取第1列到第2列的数据。最终得到的sub_arr就是我们想要的m*n区间的数据。

对于m*n维numpy数组，对其中的两列的值作数据删选，这两列值同时位于一个区间，将满足这些条件的行提取出来形成一个新的数组

可以使用numpy的条件判断和切片操作来完成这个任务。例如，假设你要对第一列和第二列的值分别在区间[a, b]和[c, d]内的行进行提取，可以按照以下步骤进行：

使用numpy的条件判断语句生成两个布尔型数组，分别表示第一列和第二列的值是否在指定的区间内。假设原始数组为arr，可以使用如下代码生成两个布尔型数组：

mask1 = (arr[:,0] >= a) &amp; (arr[:,0] <= b)
mask2 = (arr[:,1] >= c) &amp; (arr[:,1] <= d)
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使用numpy的逻辑运算符&（与）将两个布尔型数组合并为一个新的布尔型数组，表示同时满足两个条件的行。例如：

mask = mask1 &amp; mask2
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使用numpy的切片操作提取满足条件的行，生成一个新的数组。例如：

new_arr = arr[mask]
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这样，new_arr就是满足第一列和第二列的值同时在指定区间内的行组成的新数组。