用np.where()筛选二维float数组的元素
时间: 2023-08-04 22:33:37 浏览: 51
你可以使用np.where()函数筛选二维的float数组的元素。np.where()函数可以根据指定的条件,返回一个符合条件的数组元素的下标,你可以利用这个下标来获取符合条件的元素。
以下是一个简单的例子,假设我们有一个2x3的float数组a:
```
import numpy as np
a = np.array([[1.2, 2.3, 3.4],
[4.5, 5.6, 6.7]])
```
现在我们想筛选出所有大于等于3的元素,可以使用以下代码:
```
index = np.where(a >= 3)
result = a[index]
```
这里,np.where()函数返回了符合条件的元素的下标,然后我们使用这个下标来获取相应的元素。最终结果为:
```
array([3.4, 4.5, 5.6, 6.7])
```
注意,np.where()函数返回的下标是一个二元组,第一个元素是符合条件的元素在行方向上的下标,第二个元素是符合条件的元素在列方向上的下标。如果你只需要获取符合条件的元素而不需要它们的下标,你可以直接使用a[np.where(a>=3)]获取它们。
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data = np.fromfile(file, dtype='float32') sst = np.reshape(data, (65, 12, 73, 144)) sst = np.where(sst==1.0e+33, np.nan, sst)
这段代码的作用是读取一个二进制文件,文件中的数据类型为float32,然后将其reshape成一个四维数组,维度分别为(65, 12, 73, 144)。接着,它会把数组中等于1.0e+33的元素替换成NaN。其中,np.where()函数的作用是根据条件返回对应位置上的元素,这里的条件就是sst等于1.0e+33,对应位置上的元素就被替换成了NaN。这通常是因为在实际观测中,某些区域的数据缺失或不可用,用NaN来表示这种情况是很常见的。
8.补全找出数组np.array([1,2,1,1,3,4, 3,1,1,2,1,1,2])中第五个1出现的位置的代码。 array=np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2]) loc=___ 9.补全找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) max_num=___ 10.补全找出数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值的代码。 array=np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8]) num=___ 11.下列代码运行的结果是( )。 a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) a+b A.[1,2,3,4,5,6] B.[5,7,9] C.21 D.12 12.a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])下列选项中可以选取数字5的索引的是( )。 A.a[1][1] B.a[2][2] C.a[1,1] D.a[2,2] 13.Numpy的主要数据类型是_________,用于计算的主要数据类型是_________。 14.Numpy中reshape( )函数主要作用是?
8. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2])
loc = np.where(array == 1)[0][4]
print(loc)
```
输出结果为:
```
8
```
9. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(9).reshape(3,3)
max_num = np.max(array, axis=1)
print(max_num)
```
输出结果为:
```
[2 5 8]
```
10. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
array = np.unique(array)
array = np.sort(array)
num = array[-2]
print(num)
```
输出结果为:
```
9
```
11. 选项B.[5,7,9],即数组a和数组b对应位置上的元素相加。
12. 选项C.a[1,1],即二维数组中第二行第二列的元素。
13. Numpy的主要数据类型是ndarray,用于计算的主要数据类型是float和int。
14. reshape()函数的主要作用是改变数组的形状,即改变数组的维度。可以将一维数组转换为多维数组,也可以改变多维数组的形状和维度。