如何取出数组中大于零的元素

时间: 2023-08-14 15:03:17 浏览: 27
您可以使用循环遍历数组,然后判断每个元素是否大于零,如果是,则将其添加到一个新的数组中。以下是一个示例代码片段: ```python # 假设原始数组为 arr arr = [1, -2, 3, -4, 5, -6] # 创建一个空的数组,用于存储大于零的元素 new_arr = [] # 循环遍历数组,判断每个元素是否大于零 for i in arr: if i > 0: new_arr.append(i) # 打印新数组 print(new_arr) ``` 输出结果为 `[1, 3, 5]`,这是原始数组中所有大于零的元素。
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如何取出数组中大于零的元素并且不使用循环

您可以使用 Python 的列表推导式来取出数组中大于零的元素,而不需要使用循环。以下是一个示例代码片段: ```python # 假设原始数组为 arr arr = [1, -2, 3, -4, 5, -6] # 列表推导式,取出大于零的元素 new_arr = [i for i in arr if i > 0] # 打印新数组 print(new_arr) ``` 输出结果为 `[1, 3, 5]`,这是原始数组中所有大于零的元素。在上面的代码中,我们使用列表推导式 `[i for i in arr if i > 0]` 来创建一个新的列表,该列表包含所有大于零的元素。其中,`i` 代表列表中的每个元素,`if i > 0` 表示只有当元素大于零时才将其添加到新列表中。列表推导式可以帮助您简化代码,并且在某些情况下可以提高代码的效率。

matlab中如何取出数组中大于零的元素并且不使用循环

您可以使用 MATLAB 的逻辑索引来取出数组中大于零的元素,而不需要使用循环。以下是一个示例代码片段: ```matlab % 假设原始数组为 arr arr = [1, -2, 3, -4, 5, -6]; % 逻辑索引,取出大于零的元素 new_arr = arr(arr > 0); % 打印新数组 disp(new_arr); ``` 输出结果为 `[1 3 5]`,这是原始数组中所有大于零的元素。在上面的代码中,我们使用逻辑索引 `arr > 0` 来创建一个逻辑索引数组,该数组包含与原始数组中每个元素对应的 `true` 或 `false` 值。然后,我们可以使用逻辑索引数组作为索引来提取大于零的元素,例如 `arr(arr > 0)`。这将返回一个新的数组,其中包含逻辑索引为 `true` 的元素,即原始数组中大于零的元素。逻辑索引是 MATLAB 中一种非常方便和常用的数组索引方式,可以帮助您简化代码。

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下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

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