np.where生成的数组

时间: 2023-10-29 07:54:11 浏览: 85
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python由已知数组快速生成新数组的方法

通过使用np.where函数，可以生成一个新的数组。np.where函数的使用方式是满足条件时将数组元素修改为x，否则修改为y。生成的新数组将保留原数组的形状和维度，并且不会修改原数组的数值。 举个例子，如果我们有一个一维数组arr1，其中包含了一些正数和负数，我们可以使用np.where(arr1>0, 1, -1)来生成一个新的数组arr2。在arr2中，原数组arr1中大于0的元素会被替换成1，小于等于0的元素会被替换成-1。 另外，np.where函数同样适用于二维数组。如果我们有一个二维数组arr1，我们同样可以使用np.where(arr1>0, 1, -1)来生成一个新的数组arr2。在arr2中，原数组arr1中大于0的元素会被替换成1，小于等于0的元素会被替换成-1。 总之，通过使用np.where函数，我们可以根据条件来生成新的数组，其中满足条件的元素会被修改，而不满足条件的元素会保持不变。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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对numpy中布尔型数组的处理方法详解

例如，假设我们有一个随机生成的数组arr，我们可以用arr > 0来创建一个布尔型数组，这个数组的每个元素对应于arr中相应位置的元素是否大于0。然后用这个布尔型数组作为索引，就可以提取出arr中大于0的元素：...

10. 如何找到一个数组的第n个最大值? (提示: np.argsort | np.argpartition) 11. 给定任意个数向量，创建笛卡尔积(每一个元素的每一种组合) (提示: np.indices) 12. 考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行？(不考虑B中每行元素顺序)？ (提示: np.where) 13. 考虑一个10x3的矩阵，分解出有不全相同值的行 (如 [2,2,3]) 14. 给定一个二维数组，如何提取出唯一的(unique)行？ (提示: np.ascontiguousarray)

首先需要将每个向量转换成一个二维数组，然后使用 np.indices 函数生成一个包含所有组合的二维数组，最后将其展平并转换为二维数组。代码示例： python import numpy as np vectors = [ np.array([1, 2, 3]), ...

np.where对不规则numpy数组操作

对于不规则数组，where函数会按照行或列的方向分别处理每个元素，而不会像在规则数组中那样生成一个新的布尔数组。假设我们有一个DataFrame df： python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1...

30. 找出数组np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2])中第五个1出现的位置。

2. 生成数组： arr = np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2]) 3. 使用 np.where() 方法查找值为 1 的索引： indices = np.where(arr == 1)[0] 这个代码的意思是，使用 where() ...

import numpy as np a=randint(10,20,16) ma=max(a)ind2=np.where(a==ma)ind2=np.where(a==ma)对代码进行解析

接下来，我们使用np.where()函数来获取数组中与最大值相等的元素的索引。np.where()函数返回满足条件的元素的索引作为一个元组，其中第一个元素是行索引，第二个元素是列索引（对于一维数组，只有行索引）。 ...

idx = np.where(np.random.rand((c.size)) > 0.5)

具体来说，np.random.rand() 生成一个大小为 c.size 的随机数数组，并返回一个布尔数组，其中元素值为 True 表示对应位置的随机数大于 0.5，否则为 False。np.where() 函数会返回满足条件的元素的索引，即大于 ...

np.where用法

在这个示例中，我们首先生成一个随机数组x，然后使用np.where(x>0, 2, -2)来将数组中大于0的元素替换为2，小于或等于0的元素替换为-2。 综上所述，np.where是一个非常有用的函数，可以根据条件来进行数组元素的替换...

np.where怎么用

np.where 是 NumPy 中用于根据条件返回数组中的元素下标或值的函数。具体使用方式如下： python import numpy as np # 生成一个随机数组 a = np.random.randint(10, size=(3, 4)) print(a) # 输出： # [[7 7 ...

p = 10 mean = np.zeros(p) sigma = np.zeros((p, p)) for i in range(p): for j in range(p): sigma[i, j] = np.exp(-abs(i-j)) mydata = mvn(mean, sigma, size=1000) #生成数据 beta = mvn(0.2np.ones(p),0.01sigma,size=6) #生成后60%数据的β for p2 in range(2,4): mydata[:, p2] = np.where(mydata[:, p2] > 0, 1, 0) #将第二个20%的数据转化为二进制 for p3 in range(5,p): mydata[:, p3] = np.where(mydata[:, p3] > 0.5, 2, np.where(mydata[:, p3] <= -0.5, 0, 1)) U = uniform.rvs(size=1000) U = 1 - U U = np.log(U) J = np.diag(U) # 生成1000个随机数满足(0,1)的均匀分布 for p40 in range(0,4): A11=0.2mydata[:, :p40].sum(axis=1) for p60 in range(4,p): A12=0.2mydata[:, :p60].sum(axis=1) A1=A11+A12 #情景1 B = 10*((0.01)**10) * np.exp(A1) E = np.eye(1000) T = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): T[m, 0] = J[m, m]/ B T = np.sqrt(T).T 删失时间 Ci = np.random.exponential(scale=7, size=1000).reshape(-1, 1) time = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: time[m, 0] = Ci[m, 0] else: time[m, 0] = T E = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: E[m, 0] = 0 else: E[m, 0] = 1 X=mydata Y=time E=E 为什么得出来的T是nan

A1 = np.where(A1 == 0, 1e-10, A1) # 将A1中的0替换为较小的非零值 B = 10 * ((0.01) ** 10) * np.exp(A1) 这样做可以避免除以0导致的NaN值问题。请注意，我在代码中使用了一个较小的非零值（1e-10），你可以...

现有数组arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]),使用np.where或者是布尔索引知识【旧值=新值】替换掉arr中的所有奇数，其他数组不变

可以使用布尔索引来替换掉arr中的所有奇数，代码如下： ...其中，arr % 2 == 1会生成一个布尔数组，其中为True的代表是奇数，然后将这个布尔数组作为索引传入到arr中即可替换掉对应位置的元素。

y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0)

这行代码是将一个二维数组 y10 的第 i-1 列赋值为一个新的二维数组，这个新的二维数组是通过 np.where 函数生成的。具体来说，np.where(y==i, 1, 0) 将 y 数组中所有等于 i 的元素变成 1，其余元素变成 ...

我要新生成一个A，要求必须B列对应的位置是1，能用np.where实现吗

在上面的代码中，np.where(B.reshape(-1, 1), arr, 0) 的意思是，将数组 B 转换成一个列向量，然后使用 np.where 函数，将 B 中为 1 的位置对应的 arr 中的元素保留，其余位置用 0 填充，生成新的数组 A。

data = np.where(binary_array == 1, 1, )

这行代码的作用是将二进制数组 binary_array 中的所有值为 1 的元素替换成 1，其余元素替换成 0，生成一个新的数组 data。其中 np.where() 函数的用法是，第一个参数是条件，第二个参数是条件为真时的取值，第三个...

np.random.seed(8) scores = np.random.randint(50, 100, size=(10, 5)) print(scores) result2 = scores[5, 2] print(f'学号为 105 的学生的英语成绩{result2}') result3 = scores[[0, 2, 5, 9], 0:3] print(result3) idx = np.where(scores >= 90) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'rc = {rc}, data = {data}') number = set([100 + row for row in rows]) print(number) scores_1 = scores.copy() result5 = np.sort(scores_1, axis=0) print(f'按各门课程的成绩排序:\n{result5}') scores_2 = scores.copy() result6 = np.sort(scores_2, axis=1) print(f'按每名学生的成绩排序:\n{result6}') result7_mean = np.mean(scores, axis=0) result7_max = np.max(scores, axis=0) result7_min = np.min(scores, axis=0) print(f'每门课程的平均分：{result7_mean}，最高分:{result7_max}，最低分：{result7_min}') result8_max = np.max(scores, axis=1) result8_min = np.min(scores, axis=1) print(f'每名学生的最高分:{result8_max}，最低分：{result8_min}') result_min = np.min(scores) idx = np.where(scores == result_min) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'学生学号为 10{str(rc[0])},课程{course[rc[1]]}, 最低分为 {data}') result_max = np.max(scores) idx = np.where(scores == result_max) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'学生学号为 10{str(rc[0])},课程{course[rc[1]]}, 最高分为 {data}') weight_list = [0.25, 0.25, 0.20, 0.15, 0.15] weight = np.array(weight_list) total_score = np.matmul(scores, weight) total_score = np.round(total_score, 2) print(f'每名学生的总成绩:\n{total_score}') print(type(total_score)) total_score1 = total_score.copy() result = sorted(total_score1, reverse=True) print(f'最高的 3 个总分:\n{result[:3]}')

2. scores = np.random.randint(50, 100, size=(10, 5)) 生成一个 10 行 5 列的二维数组，表示 10 个学生的 5 种科目的分数。 3. scores[5, 2] 表示取出第 6 个学生的第 3 门科目的成绩。 4. scores[[0, 2, 5, 9],...

import scipy.io as sio from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=sio.loadmat('AllData') labels=sio.loadmat('label') print(data) class1 = 0 class2 = 1 idx1 = np.where(labels['label']==class1)[0] idx2 = np.where(labels['label']==class2)[0] X1 = data['B007FFT0'] X2 = data['B014FFT0'] Y1 = labels['label'][idx1].reshape(-1, 1) Y2 = labels['label'][idx2].reshape(-1, 1) ## 随机选取训练数据和测试数据 np.random.shuffle(X1) np.random.shuffle(X2) # Xtrain = np.vstack((X1[:200,:], X2[:200,:])) # Xtest = np.vstack((X1[200:300,:], X2[200:300,:])) # Ytrain = np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) # Ytest = np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) # class1=data['B007FFT0'][0:1000, :] # class2=data['B014FFT0'][0:1000, :] train_data=np.vstack((X1[0:200, :],X2[0:200, :])) test_data=np.vstack((X1[200:300, :],X2[200:300, :])) train_labels=np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) test_labels=np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) ## 训练SVM模型 clf=svm.SVC(kernel='linear', C=1000) clf.fit(train_data,train_labels.reshape(-1)) ## 用测试数据测试模型准确率 train_accuracy = clf.score(train_data, train_labels) test_accuracy = clf.score(test_data, test_labels) # test_pred=clf.predict(test_data) # accuracy=np.mean(test_pred==test_labels) # print("分类准确率为:{:.2F}%".fromat(accuracy*100)) x_min,x_max=test_data[:,0].min()-1,test_data[:,0].max()+1 y_min,y_max=test_data[:,1].min()-1,test_data[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02)) # 生成一个由xx和yy组成的网格 # X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T # Z = clf.decision_function(xy).reshape(xx.shape) # z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) z=xy.reshape(xx.shape) plt.pcolormesh(xx.shape) plt.xlim(xx.min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.xtickes(()) plt.ytickes(()) # # 画出分界线 # axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) # axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=80,facecolors='none',linewidths=1.5,edgecolors='k') plt.show()处理一下代码出错问题

代码中出现了几个错误： 1. 在最后几行代码中，plt.pcolormesh(xx.shape)应该改为plt.pcolormesh(xx, yy, z)，因为需要绘制的是网格xy上对应的值z。 2. 在plt.xtickes(())和plt.ytickes(())中，xtickes和ytickes...

time_idx = np.where(time[:] == '1948-01-01T00:00:00Z')[0][0] IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0是什么问题

这个错误通常发生在使用np.where函数时，返回的索引数组为空时。在这种情况下，访问数组的第一个元素会导致IndexError。 具体来说，这个错误是说在time数组中找不到值为'1948-01-01T00:00:00Z'的元素，即...

数据x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint-True,y=sin(x),y-cos(x))| 填充区域: 1、紫色区域:(-2.5<x)&(x<-0.5); 2、绿色区域:np.abs(x)<0.5,sinx>0.5

这个Python代码片段似乎是在使用NumPy库生成一个从-nπ到nπ之间，包含256个等间距点的数据数组x，其中endpoint=True表示包括端点。接着，它计算了正弦函数sin(x)和余弦函数cos(x)的结果，并将这两个结果...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = 550 dy = 530 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 转C++ Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>

在C++中，需要手动遍历数组来初始化x和y，而在Python中，可以直接使用np.meshgrid来生成网格。此外，由于C++中没有np.where这个函数，我使用了Eigen的.select()函数来实现类似的功能。最后，注意将Python代码中的...

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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300