numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子
更新时间：2019年11月26日 09:32:42 作者：y小川
今天小编就为大家分享一篇numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
最近的项目中大量涉及数据的预处理工作，对于ndarray的使用非常频繁。其中ndarray如何进行数值筛选，总结了几种方法。
1.按某些固定值筛选
如下面这段代码从，ndarray中可以筛选出数值等于3的子数组和其在原数组中的索引位置。
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where(arr==3)) print(arr[np.where(arr == 3)]) Output: (array([ 5, 9, 14], dtype=int32),) [3 3 3]
2.按多个固定值筛选
按上述方法筛选多个固定值也是可行的，将不同条件用括号括起来，之间打 | 即可。
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where((arr == 3) | (arr == 1))) print(arr[np.where((arr == 3) | (arr == 1))]) Output: (array([ 0, 1, 2, 5, 9, 14, 16], dtype=int32),) [1 1 1 3 3 3 1]
3.按范围筛选
除了按固定值，我们还可以按一定的范围进行筛选
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where(arr > 3)) print(arr[np.where(arr > 3)]) Output: (array([ 3, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15], dtype=int32),) [ 134 45 46 45 65 23424 234 12 12 546]
如果不需要index，还可以有更快的方法
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(arr[arr > 3]) Output: [ 134 45 46 45 65 23424 234 12 12 546]
那为什么还需要用np.where呢？因为索引可以满足不同数组间的筛选，比如有a, b 两个数组我们需要筛选出所有a == 0的b时即可使用np.where函数。
import numpy as np a = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]) b = np.arange(len(a)) print(a) print(b) print(b[np.where(a == 0)]) Output: [0 0 1 1 0 1 1 0 1] [0 1 2 3 4 5 6 7 8] [0 1 4 7]
以上这篇numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
本篇内容我们主要讲有关Python字符串的用法，包括字符串的拼接、字符串怎么转数字、字符串的格式化、字符串函数等内容,有需要的朋友可以借鉴参考下2021-09-09
这篇文章主要介绍了Python 命令行模块 Click的相关知识，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下2020-03-03
这篇文章主要为大家介绍了Python安全隐患,最新URL解析漏洞的防范措施,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪2024-01-01
我们可以使用python来操作文件，比如读取文件内容、写入新的内容等，本文主要介绍了Python IO文件管理的具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2022-09-09
这篇文章主要介绍了Python 实现一行输入多个数字，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-04-04
Python强化练习之Tensorflow2 opp算法实现月球登陆器
在面向对象出现之前，我们采用的开发方法都是面向过程的编程(OPP)。面向过程的编程中最常用的一个分析方法是“功能分解”。我们会把用户需求先分解成模块，然后把模块分解成大的功能，再把大的功能分解成小的功能，整个需求就是按照这样的方式，最终分解成一个一个的函数2021-10-10
这篇文章主要介绍了使用Pandas如何读取多个分隔方式的文件问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2024-02-02
这篇文章主要介绍了优化Python代码使其加快作用域内的搜索,文中介绍了CPython相关的C代码来对查找功能进行优化，加快搜索的速度，需要的朋友可以参考下2015-03-03
这篇文章主要为大家介绍了Python 调用GPT-3 API实现过程详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2023-02-02
这篇文章主要介绍了Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下2018-01-01
最新评论