numpy 数组,筛选大于250的值,并返回他们的索引
时间: 2024-06-04 18:03:09 浏览: 18
以下是使用NumPy数组筛选大于250的值并返回它们的索引的方法:
```python
import numpy as np
arr = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
indices = np.where(arr > 250)
print(indices)
```
输出结果为:
```
(array([2, 3, 4]),)
```
这表示在数组`arr`中,索引为2、3和4的元素大于250。
相关问题
对于m*n维numpy数组,对其中的两列的值作数据删选,将同时满足这些条件的行提取出来形成一个新的数组
可以使用布尔索引来实现对numpy数组的筛选。假设需要对m*n的numpy数组的第一列和第三列进行筛选,要求第一列的值大于10,第三列的值小于5,可以按以下方式进行操作:
```python
import numpy as np
# 生成一个m*n的随机numpy数组
arr = np.random.rand(m, n)
# 对第一列和第三列进行筛选
condition = (arr[:, 0] > 10) & (arr[:, 2] < 5)
new_arr = arr[condition]
```
其中,`condition`是一个布尔类型的numpy数组,表示对应行是否满足条件。`&`表示逻辑与操作,将两个条件合并为一个。最后,通过将布尔数组作为索引,可以提取出符合条件的行形成新的数组`new_arr`。
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:
```python
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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