numpy数组 负值

numpy数组负值的处理方式是将所有负值转换为正值。根据引用所述，为了解决numpy矩阵相减出现负值自动转正值的问题，可以使用绝对值函数`np.abs()`来将负值转换为正值。例如，如果有一个numpy数组`arr`，可以使用以下代码将其中的负值转换为正值：

arr = np.array([-1, 2, -3, 4, -5])
positive_arr = np.abs(arr)

其中，`positive_arr`即为将`arr`中的负值转换为正值后的数组。在上述示例中，`positive_arr`的值为`[1, 2, 3, 4, 5]`。

此外，引用提供了一个函数`ce(a, m, n)`，该函数可以实现切片的操作。具体来说，该函数的功能是找出多维数组`a`中第`m`个数组的前`n`个元素并将其赋值给`ret`。这个函数通过使用切片操作`a[m,:n]`来实现。其中，`:`表示选择整个维度，而`m`和`n`则分别表示索引和前n个元素的索引。这个切片操作类似于Python列表的切片操作，具体可以参考引用中的示例。

综上所述，numpy数组中的负值可以使用`np.abs()`函数进行转换，并且可以通过切片操作来选择数组的部分元素。