Numpywhere详解

Numpy中的where函数是一个非常强大的函数，它可以用于根据指定的条件对数组进行过滤和替换，where函数的基本语法如下：

成都创新互联专注于企业成都全网营销、网站重做改版、民权网站定制设计、自适应品牌网站建设、HTML5建站、成都做商城网站、集团公司官网建设、成都外贸网站制作、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务，价格优惠性价比高，为民权等各大城市提供网站开发制作服务。

numpy.where(condition[, x, y])

参数说明：

condition：一个布尔类型的数组，用于指定过滤条件。

x：可选参数，当condition为True时，返回x的值；当condition为False时，返回y的值，默认值为None。

y：可选参数，当condition为False时，返回y的值；当condition为True时，返回x的值，默认值为1。

下面是一些使用where函数的示例：

1、使用where函数替换数组中的特定值

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.where(arr > 3, 10, arr)
print(arr)  # 输出：[1 2 3 10 10]

在这个示例中，我们创建了一个包含5个整数的数组，我们使用where函数将数组中大于3的元素替换为10，我们打印出修改后的数组。

2、使用where函数过滤数组中的元素

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.where(arr % 2 == 0, arr * 2, arr)
print(arr)  # 输出：[2 4 6 8 10]

在这个示例中，我们创建了一个包含5个整数的数组，我们使用where函数将数组中偶数元素乘以2，我们打印出修改后的数组。

3、使用where函数实现条件求和

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.where(arr > 2, arr * arr, arr)
sum_arr = np.sum(arr)
print(sum_arr)  # 输出：55

在这个示例中，我们创建了一个包含5个整数的数组，我们使用where函数将数组中大于2的元素替换为其平方，我们计算并打印出修改后的数组的和。

4、使用where函数实现条件平均值计算

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.where(arr > 2, arr * arr, arr)
mean_arr = np.mean(arr)
print(mean_arr)  # 输出：7.0

在这个示例中，我们创建了一个包含5个整数的数组，我们使用where函数将数组中大于2的元素替换为其平方，我们计算并打印出修改后的数组的平均值。

5、使用where函数实现条件排序

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.where(arr > 2, arr * arr, arr)
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr)  # 输出：[1 2 3 4 9]

在这个示例中，我们创建了一个包含5个整数的数组，我们使用where函数将数组中大于2的元素替换为其平方，我们对修改后的数组进行排序并打印结果。

Numpy中的where函数是一个非常强大的工具，它可以用于根据指定的条件对数组进行过滤、替换和计算，通过熟练掌握where函数的使用，我们可以更加高效地处理和分析数据。

当前标题：Numpywhere详解
URL分享：http://www.mswzjz.cn/qtweb/news1/531201.html

温江区贝锐智能技术服务部_成都网站建设公司，为您提供微信小程序、电子商务、标签优化、网站制作、静态网站、外贸网站建设

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 贝锐智能