y = data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])][:,-1].astype(np.float64)
时间: 2023-12-24 08:02:26 浏览: 25
这是一个numpy数组的操作。假设data是一个二维数组,第一列为数据的标签,第二列和第三列为数据的特征,最后一列为数据的值。lines是另一个二维数组,其中每一行是一个特征对,第一列和第二列是特征值。这行代码的作用是从data中选取特征值与lines当前行匹配的数据,并将这些数据的值存入y数组中。其中,np.logical_and实现逻辑与操作,将两个判断条件合并。具体来说,data[:,1]==lines[i,0]表示data数组第二列的值等于lines数组当前行第一列的值,data[:,2]==lines[i,1]表示data数组第三列的值等于lines数组当前行第二列的值。这两个判断条件通过np.logical_and合并在一起,作为数组下标,选出符合条件的数据。最后,[:, -1]表示选取这些数据的最后一列,即数据的值。astype(np.float64)将这些值转换为浮点型。
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data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])]与data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])][:,-1]的区别
这两个代码片段的区别在于数据的选择方式和返回结果的形式。
第一个代码片段 `data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])]` 是在选择 `data` 数据中,满足条件 `data[:,1]==lines[i,0]` 和 `data[:,2]==lines[i,1]` 的行。也就是说,它返回的是一个二维数组。
第二个代码片段 `data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])][:,-1]` 在选择数据的基础上,使用 `[:, -1]` 选择了返回结果的最后一列。也就是说,它返回的是一个一维数组,这个数组包含的是符合条件的数据的最后一列。
总的来说,第一个代码片段返回的是满足条件的所有数据,而第二个代码片段只返回了满足条件的数据的最后一列。
解释下面的代码for i in range(lines.shape[0]): y = data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])][:,-1].astype(np.float64)
这段代码的作用是根据一个二维数组`lines`的每一行的前两个元素,在另一个二维数组`data`中找到符合条件的行,并取出该行的最后一个元素,赋值给变量`y`。
具体来说,代码中的`range(lines.shape[0])`表示遍历`lines`二维数组的每一行,`data[:,1]==lines[i,0]`和`data[:,2]==lines[i,1]`表示在`data`数组中查找第二列等于`lines`数组中当前行的第一个元素,第三列等于`lines`数组中当前行的第二个元素的行,`np.logical_and`表示逻辑与,将两个条件组合起来。
通过`data[np.logical_and(data[:,1]==lines[i,0],data[:,2]==lines[i,1])]`可以得到所有符合条件的行,最后`[:,-1]`表示取出这些行的最后一列,`astype(np.float64)`表示将这些元素转换为浮点型,并赋值给`y`。