np.where(wd>=360)
时间: 2023-10-17 15:57:27 浏览: 40
回答: 当使用np.where(wd>=360)时,它将返回一个布尔数组,用于过滤出wd中大于等于360的元素。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python numpy.nansum() 使用实例](https://blog.csdn.net/weixin_39779975/article/details/111453156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关问题
loc = np.where(res >= threshold)
这行代码使用了NumPy的np.where函数来找到满足条件(res大于等于阈值)的元素的索引位置。np.where返回一个包含满足条件的元素索引的元组,其中第一个元素是满足条件的行索引数组,第二个元素是满足条件的列索引数组(如果是多维数组的话)。这样,通过loc = np.where(res >= threshold)可以获取到res中大于等于阈值的元素的位置信息。
loc = np.where(result >= threshold) 这段代码含义
这段代码中的 `loc` 是一个元组,其中的元素是 `result` 中大于等于 `threshold` 的数的位置。
`np.where(condition)` 是 NumPy 中的一个函数,其中 `condition` 是一个布尔数组,函数会返回所有为 `True` 的位置的元组。
例如:
```
import numpy as np
result = np.array([0.1, 0.5, 0.2, 0.7, 0.6])
threshold = 0.5
loc = np.where(result >= threshold)
print(loc) # 输出 (array([1, 3, 4]),)
```
上面的代码中,`result` 中的第 2、4、5 个元素大于等于 `threshold`,所以 `loc` 中的元素就是 `(1, 3, 4)`。