首页arr_x = np.array([1, 5, 7]) arr_y = np.array([2, 6, 8]) arr_con = np.array([True, False, True]) arr_res=np.where( , , ) 补齐参数，使得结果arr_res=[1,6,8]

arr_x = np.array([1, 5, 7]) arr_y = np.array([2, 6, 8]) arr_con = np.array([True, False, True]) arr_res=np.where( , , ) 补齐参数，使得结果arr_res=[1,6,8]

时间: 2023-03-27 12:03:40 浏览: 97

浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray，但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。 1.输入为列表时 a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) 从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的，都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候，更改列表的值并不会影响转化为矩阵的值。 2.输入为数组时 a=np.random.random((

arr_x = np.array([1, 5, 7]) arr_y = np.array([2, 6, 8]) arr_con = np.array([True, False, True]) arr_res=np.where(arr_con, arr_x, arr_y) # 结果为 [1, 6, 8]

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