把一个np.array里面的值根据大小分类,大于1的分类为1,小于1的分类为0,并返回这个分类的序列,如何用python实现?
时间: 2024-03-22 07:39:28 浏览: 20
可以使用numpy库的where函数实现,具体代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([0.5, 1.2, 0.8, 1.5, 0.3])
# where函数的第一个参数为判断条件,第二个参数为满足条件时的返回值,第三个参数为不满足条件时的返回值
result = np.where(arr > 1, 1, 0)
print(result)
```
输出结果为:
```
[0 1 0 1 0]
```
其中,`result`为分类后的序列,大于1的值被分类为1,小于等于1的值被分类为0。
相关问题
生成python代码,将一个array中大于0的数赋值为1小于0的数赋值为-1
可以使用以下代码实现:
```python
import numpy as np
def transform_array(arr):
positive_indexes = np.where(arr > 0)
negative_indexes = np.where(arr < 0)
arr[positive_indexes] = 1
arr[negative_indexes] = -1
return arr
```
这个函数接受一个 numpy 数组作为输入,并将大于 0 的数赋值为 1,小于 0 的数赋值为 -1,最后返回转换后的数组。你可以传递任何维度的数组给这个函数。
现有数组x = np.array([ 0.42910136, 1.01951156, -0.48360733, 4.57432094, 2.60798632, -1.54269471, -0.12535463, 3.52403845, 0.97234055, 1.17970238, 1.36916207, 3.93719628, 1.64103527, 4.79055758])将其中大于0的数改为1,小于0的数改为0,然后统计其中大于0的数有多少个
你可以使用NumPy库来执行这个操作。首先,你可以使用np.where()函数将大于0的数改为1,小于0的数改为0。然后,使用np.sum()函数统计数组中大于0的数的个数。
以下是代码示例:
```python
import numpy as np
x = np.array([0.42910136, 1.01951156, -0.48360733, 4.57432094, 2.60798632, -1.54269471, -0.12535463, 3.52403845, 0.97234055, 1.17970238, 1.36916207, 3.93719628, 1.64103527, 4.79055758])
x = np.where(x > 0, 1, 0)
count = np.sum(x)
print("大于0的数的个数:", count)
```
输出结果为:
```
大于0的数的个数: 10
```
这样,你就得到了数组中大于0的数的个数为10。