np.where 矩阵
时间: 2023-05-31 12:04:59 浏览: 76
np.where()函数是NumPy中的一个函数,可以在数组中根据指定条件返回指定值的索引或元素。在矩阵中,np.where()函数可以根据条件返回满足条件的元素的行和列索引。
例如,如果有一个矩阵a:
```
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
我们可以使用np.where()函数来查找矩阵中所有大于5的元素的行和列索引:
```
row, col = np.where(a > 5)
```
这将返回一个包含满足条件的元素的行和列索引的元组。在这个例子中,row数组将包含[1, 2],col数组将包含[2, 0],分别对应矩阵中的元素6和7的行和列索引。
我们还可以使用np.where()函数来替换矩阵中所有大于5的元素为0:
```
a[np.where(a > 5)] = 0
```
这将把矩阵中所有大于5的元素替换为0。
相关问题
noise *= np.where(p < 1 / (1 + np.exp(lambda_min)), 1, 0)
这行代码使用了 NumPy 的 `np.where()` 函数进行条件赋值。具体来说,它会将噪声矩阵 `noise` 中所有满足条件 `p < 1 / (1 + np.exp(lambda_min))` 的元素设置为 1,不满足条件的元素设置为 0。
这里的 `p` 是一个概率矩阵,而 `1 / (1 + np.exp(lambda_min))` 是一个标量,表示一个逻辑斯蒂回归模型的阈值。在这个模型中,对于所有满足 `p < 1 / (1 + np.exp(lambda_min))` 的位置,我们认为它们的概率值为 1;否则,我们认为它们的概率值为 0。
需要注意的是,`np.where()` 函数的第二个参数是一个标量或与第一个参数相同形状的数组。在这里,我们使用一个形状与 `noise` 相同的数组,其中所有满足条件的元素都被设置为 1,不满足条件的元素都被设置为 0。这样,`np.where()` 函数就会根据条件选择 `1` 或 `0` 并将其赋值给 `noise` 矩阵中相应的位置。
需要注意的是,这行代码中的 `*=` 运算符将条件赋值的结果乘以原始的噪声矩阵。也就是说,所有满足条件的位置在噪声矩阵中的值都会被保留,不满足条件的位置在噪声矩阵中的值都会被清零。
def calcPixelCenter(GTVs): # GTVs is 0-1 matrix x = np.arange(1, GTVs.shape[0]+1, 1) y = np.arange(1, GTVs.shape[1]+1, 1) xx, yy = np.meshgrid(x, y) index = np.where(GTVs>0.5) x0 = np.average(xx[index]) y0 = np.average(yy[index]) return x0,y0
这段代码实现了计算 GTVs 矩阵中有效像素中心坐标的功能。具体来说,代码首先通过 np.meshgrid() 函数生成一个网格矩阵 xx 和 yy,用于表示 GTVs 矩阵中每个像素点的横、纵坐标。然后使用 np.where() 函数找到 GTVs 矩阵中值大于 0.5 的像素点的坐标,即有效像素点的坐标。接着通过 np.average() 函数求出有效像素点的横、纵坐标的平均值,即为有效像素中心坐标。最后返回有效像素中心坐标 x0 和 y0。