对于m*n维numpy数组，对其中的两列的值作数据删选，将同时满足这些条件的行提取出来形成一个新的数组

可以使用布尔索引来实现对numpy数组的筛选。假设需要对m*n的numpy数组的第一列和第三列进行筛选，要求第一列的值大于10，第三列的值小于5，可以按以下方式进行操作：

import numpy as np

# 生成一个m*n的随机numpy数组
arr = np.random.rand(m, n)

# 对第一列和第三列进行筛选
condition = (arr[:, 0] > 10) & (arr[:, 2] < 5)
new_arr = arr[condition]

其中，`condition`是一个布尔类型的numpy数组，表示对应行是否满足条件。`&`表示逻辑与操作，将两个条件合并为一个。最后，通过将布尔数组作为索引，可以提取出符合条件的行形成新的数组`new_arr`。

相关问题

对于m*n维numpy数组，对其中的两列的值作数据删选，这两列值同时位于一个区间，将满足这些条件的行提取出来形成一个新的数组

可以使用numpy的条件判断和切片操作来完成这个任务。例如，假设你要对第一列和第二列的值分别在区间[a, b]和[c, d]内的行进行提取，可以按照以下步骤进行：

1. 使用numpy的条件判断语句生成两个布尔型数组，分别表示第一列和第二列的值是否在指定的区间内。假设原始数组为arr，可以使用如下代码生成两个布尔型数组：

mask1 = (arr[:,0] >= a) & (arr[:,0] <= b)
mask2 = (arr[:,1] >= c) & (arr[:,1] <= d)

2. 使用numpy的逻辑运算符&（与）将两个布尔型数组合并为一个新的布尔型数组，表示同时满足两个条件的行。例如：

mask = mask1 & mask2

3. 使用numpy的切片操作提取满足条件的行，生成一个新的数组。例如：

new_arr = arr[mask]

这样，new_arr就是满足第一列和第二列的值同时在指定区间内的行组成的新数组。

将m*n维的numpy数组转化为字典，其中每一行第一个值为索引，后面为为numpy数组，利用pandas实现

可以使用 pandas 实现该操作，具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 3x4 的numpy数组
arr = np.array([[1,2,3,4], [2,4,6,8], [3,6,9,12]])

# 将数组转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)

# 将第一列设置为索引列
df.set_index(0, inplace=True)

# 将 DataFrame 转化为字典
result_dict = df.apply(lambda x: x.values.tolist(), axis=1).to_dict()

print(result_dict)

输出结果为：

{1: [2, 3, 4], 2: [4, 6, 8], 3: [6, 9, 12]}

其中，字典的 key 对应着第一列的数值，value 为一个列表，对应着该行的后面几列的数值。