np.where多种情况判定

np.where是一个用于多种情况判定的函数，它可以根据给定的条件返回两个数组中相应位置的元素。np.where的语法如下：

np.where(condition, x, y)

其中，condition是一个布尔型数组，x和y是两个数组，它们的形状必须相同。当condition中的元素为True时，np.where返回x中相应位置的元素；当condition中的元素为False时，np.where返回y中相应位置的元素。

np.where的应用场景很多，例如可以用它来实现数据清洗、数据转换、数据筛选等操作。下面是一个例子：

假设有一个数组a，我们想将其中大于0的元素替换为1，小于0的元素替换为-1，等于0的元素不变，可以使用np.where实现：

a = np.array([1, 0, -1, 2, -3, 0])
b = np.where(a > 0, 1, np.where(a < 0, -1, 0))
print(b)

输出结果为：[ 1 0 -1 1 -1 0]

在上面的例子中，我们首先使用np.where(a > 0, 1, np.where(a < 0, -1, 0))判断a中每个元素的正负情况，然后根据情况返回1、-1或0，最终得到了一个新的数组b。

相关问题

np.where（）遍历图像

要遍历图像并使用np.where()函数进行条件判定，你需要首先将图像转换为NumPy数组。然后，你可以使用np.where()函数在数组中查找满足条件的像素。

下面是一个示例代码，演示如何遍历图像并使用np.where()函数查找特定颜色的像素：

import numpy as np
import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为NumPy数组
image_array = np.array(image)

# 设定条件，例如查找红色像素
condition = (image_array[:,:,0] == 0) & (image_array[:,:,1] == 0) & (image_array[:,:,2] == 255)

# 使用np.where()查找满足条件的像素坐标
indices = np.where(condition)

# 遍历满足条件的像素坐标
for i in range(len(indices[0])):
    x = indices[0][i]
    y = indices[1][i]
    pixel_value = image_array[x, y]
    print(f"Pixel at ({x}, {y}) has value: {pixel_value}")

在这个示例中，我们假设要查找红色像素（RGB值为(0, 0, 255)）的位置。你可以根据自己的需求修改条件和处理逻辑。

请注意，这里的代码是一个示例，并且使用了OpenCV库来读取图像。你可能需要根据你的具体情况进行适当的调整。

这是CSDN开发的AI助手"C知道"，与OpenAI公司开发的ChatGPT无关。

使用SVM对手写体数字图片分类 实验目的： 会用Python创建多分类SVM模型； 使用多分类SVM模型对手写体数字图片分类； 会对分类结果进行评价。 实验内容： 使用sklearn.svm类对手写体数字图片进行分类 训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。 先对1类和2类的数据进行计算，得到1类和2类的分割超平面，然后对2类和3类的数据进行计算，以此类推，直到两两类别分别完成计算。 在用模型做预测时，对两两类别之间的分割超平面分别进行匹配，统计有多少次判别将其华分类1类，多少次判别为2类…，判定所属类别次数最多的就是最后预测的类别。 载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTrain = trainData[:,1:NTrain] yTrain = trainData[:,0] 标准化函数 def normalizeData(X): return (X - X.mean())/X.max() 训练多分类SVM模型 model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') 保存训练模型名字为“svm_classifier_model1.m” 载入测试数据，分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 使用模型对测试集进行预测，显示预测错误数据的数目、预测数据的准确率和模型内建正确率 的实现v代码

以下是基于SVM的手写数字识别的Python代码实现，包含了上述实验内容：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 载入训练数据和测试数据
trainData = np.loadtxt('digits_training.csv', delimiter=',')
testData = np.loadtxt('digits_testing.csv', delimiter=',')

# 分出特征属性和类别
NTrain = trainData.shape[1]
xTrain = trainData[:, 1:NTrain]
yTrain = trainData[:, 0]
xTest = testData[:, 1:NTrain]
yTest = testData[:, 0]

# 对特征属性进行标准化
scaler = StandardScaler()
xTrain = scaler.fit_transform(xTrain)
xTest = scaler.transform(xTest)

# 训练多分类SVM模型
num_classes = len(np.unique(yTrain))
models = []
for i in range(1, num_classes+1):
    for j in range(i+1, num_classes+1):
        X = xTrain[np.logical_or(yTrain==i, yTrain==j)]
        Y = yTrain[np.logical_or(yTrain==i, yTrain==j)]
        y_binary = np.zeros(Y.shape)
        y_binary[Y == i] = 1
        y_binary[Y == j] = -1
        model = svm.SVC(kernel='linear', decision_function_shape='ovo')
        model.fit(X, y_binary)
        models.append((i, j, model))

# 保存训练好的模型
import joblib
joblib.dump(models, 'svm_classifier_model1.m')

# 使用模型对测试集进行预测
yPred = np.zeros(yTest.shape)
for i in range(len(models)):
    a, b, model = models[i]
    y_binary = np.zeros(yTest.shape)
    y_binary[yTest == a] = 1
    y_binary[yTest == b] = -1
    yPred_binary = model.predict(xTest)
    yPred[np.where(yPred_binary == 1)] = a
    yPred[np.where(yPred_binary == -1)] = b

# 计算预测错误的数据数量、预测数据的准确率以及模型内建的正确率
num_errors = sum(yPred != yTest)
accuracy = accuracy_score(yTest, yPred)
built_in_accuracy = np.mean(yPred == yTest)
print('Number of errors: %d' % num_errors)
print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))
print('Built-in accuracy: %.2f%%' % (built_in_accuracy * 100))

需要注意的是，在实现中使用了sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler类来实现标准化，使用了sklearn.metrics模块中的accuracy_score函数来计算准确率。此外，保存训练好的模型使用了joblib库中的dump函数，而不是像原始代码中所写的保存为.m文件。