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使用每个切片的百分位数过滤多维numpy数组

是一种数据处理方法，可以根据每个切片的数值分布情况，筛选出符合特定百分位数要求的数据。

具体步骤如下：

  1. 导入numpy库：在Python代码中导入numpy库，以便使用其中的数组和数值计算函数。
代码语言：txt
复制
import numpy as np
  1. 创建多维numpy数组：使用numpy库的函数创建一个多维数组，可以是二维、三维或更高维度的数组。
代码语言：txt
复制
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
  1. 计算每个切片的百分位数：使用numpy库的percentile函数计算每个切片的百分位数。可以指定百分位数的阈值，例如筛选出大于某个百分位数的数据。
代码语言：txt
复制
percentiles = np.percentile(arr, 75, axis=0)

这里的75表示计算第75个百分位数，axis=0表示沿着第一个维度（行）计算百分位数。

  1. 过滤多维numpy数组：根据每个切片的百分位数，使用numpy库的比较运算符（如大于、小于等）对多维数组进行过滤。
代码语言：txt
复制
filtered_arr = arr[arr > percentiles]

这里的arr > percentiles会返回一个布尔类型的数组，表示每个元素是否大于对应切片的百分位数。通过将该布尔数组作为索引，可以得到符合条件的数据。

使用每个切片的百分位数过滤多维numpy数组的优势是可以根据数据的分布情况进行灵活的筛选，可以根据具体需求选择不同的百分位数阈值，从而得到符合要求的数据。

应用场景：

  • 数据分析和统计：在数据分析和统计领域，经常需要根据数据的分布情况进行筛选和分析，使用百分位数过滤多维numpy数组可以方便地进行这些操作。
  • 机器学习和数据挖掘：在机器学习和数据挖掘任务中，常常需要对数据进行预处理和特征选择，使用百分位数过滤多维numpy数组可以帮助提取有用的特征。
  • 图像处理和计算机视觉：在图像处理和计算机视觉领域，可以使用百分位数过滤多维numpy数组来处理图像数据，例如去除噪声或选择感兴趣的区域。

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正文 先想一个问题，NumPy 的核心是多维数组，List 也是数组，那是否它们的一些特性也是相同的呢？ List 特性是什么？又忘记了吧？...先看一维数组 首先，先创建一个一维数组： # 创建一维数组 data_arr = np.arange(10) # 输出 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 0-9的一维数组，我们试着输出数组的后五位数...# 输出数组的后五位数 data_arr[-5:] data_arr[5:10] # 输出 [5 6 7 8 9] [5 6 7 8 9] 可以看到，和列表 List 一样，一维数组同样支持切片操作...# 修改数组后五位数的值 data_arr[-5:] = 0 # 输出 [0 1 2 3 4 0 0 0 0 0] # 修改数组奇数位上的值为 -1 data_arr[::2] = -1 # 输出 [...再来看多维数组 同样的先创建多维数组，这里用到的创建方法不同于上节介绍到的几种方式 同学们可以了解一下。

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Python数据分析之Numpy入门

, 2, 3], [4, 5, 6]]]) ''' 9、数组索引和切片操作 numpy一维数组的索引和切片操作类似python列表 例如取一维数组前三个元素 import numpy...as np # 创建一维数组 x1 = np.array([1,2,3,4]) # 切片，取前三个元素 x1[:3] ''' 输出： array([1, 2, 3]) ''' 重点是对多维数组的索引和切片操作...多维数组索引 多维数组有多个轴，那么就需要对每个轴进行索引。...for循环进行迭代，其次是使用迭代器 for循环对于一维数组是可以的，对于多维数组，迭代时相对于0轴完成的 如果使用嵌套循环，固然可以，然而太低效 此时使用flat方法可以将多维数组平铺为一维的迭代器...()和numpy.amax(),用于计算数组中的元素沿指定轴的最小，最大值 numpy.ptp():计算数组中元素最大值与最小值的差(最大值-最小值) numpy.median()函数用于计算数组a中元素的中位数

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NumPy 1.26 中文文档（四十一）

返回一个数组的元组，每个维度都包含该维度中非零元素的下标。 a 中的值始终以行为主测试和返回，C 样式排序。 要按元素而不是维度对下标进行分组，请使用argwhere，其将为每个非零元素返回一行。...q 个百分位数。...返回数组元素的第 q 个百分位数。 参数： a 实数的 array_like。 输入数组或可转换为数组的对象。 q 浮点数的 array_like。 计算要计算的百分位数的百分比或百分比序列。...axis {int, int 的元组, None}，可选。 计算百分位数的轴或轴。默认是在数组的扁平版本上计算百分位数。 1.9.0 版中的更改：支持轴的元组 out ndarray，可选。...可选的 method 参数指定了当所需的百分位数位于两个索引 i 和 j = i + 1 之间时要使用的方法。

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长文预警，一篇文章扫盲Python、NumPy 和 Pandas，建议收藏慢慢看

创建一维数组只需要传入一个 list，创建多维数组，需要先把一个数组作为一个元素嵌套起来，再放入另一个数组当中。 提取 array 中的元素，可以使用切片的操作，b[1,1]。...在 NumPy 中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...从已有数组创建数组 numpy.asarray，从列表，元组，多维数组创建数组 list1 = [1, 3, 5] tuple1 = (1, 2, 3) one = np.ones((2,3), dtype...，计算百分位数，表示小于这个值的观察值的百分比 理解百分位数：第 p 个百分位数表示，它使得至少有 p% 的数据项小于等于这个值，且至少有 (100 - p)% 的数据项大于等于这个值。...例如：某个同学语文考试分数为 80，如果这个分数正好位于所有学生成绩的第 80 百分位数，那么即可知该成绩大于约 80% 人，约 20% 人的成绩高于该同学。

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Python Numpy包 常用函数总结

元素的类型 dtype(‘int32’)  .itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节  ndarray数组的创建  np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray...(new_type): eg, a.astype (np.float)  数组向列表的转换： a.tolist()  数组的索引和切片  ·       一维数组切片  a = np.array ([9....reshape((2, 3, 4))  a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号， 各个维度的编号用逗号分隔  ·       多维数组切片  a [：，：，：：2 ] 缺省时，表示从第0个元素开始...shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标  ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差  median(a) : 计算数组a中元素的中位数（中值）  eg：a = [[15,...的梯度函数  np.gradient(a) ： 计算数组a中元素的梯度，f为多维时，返回每个维度的梯度  离散梯度： xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值：a, b, c 其中b的梯度是（c-a）/2

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Python之Numpy库常用函数大全（含注释）

元素的类型 dtype(‘int32’)  .itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节  ndarray数组的创建  np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray....swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换  .flatten() : 对数组进行降维，返回折叠后的一位数组  -数组的类型变换  数据类型的转换 ：a.astype(new_type)...: eg, a.astype (np.float)  数组向列表的转换： a.tolist()  数组的索引和切片  - 一维数组切片  a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ]...a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号， 各个维度的编号用逗号分隔  - 多维数组切片  a [：，：，：：2 ] 缺省时，表示从第0个元素开始，到最后一个元素  数组的运算  np.abs(a)...，f为多维时，返回每个维度的梯度  离散梯度： xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值：a, b, c 其中b的梯度是（c-a）/2  而c的梯度是： (c-b)/1   当为二维数组时，np.gradient

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Numpy库 Numpy最重要的一个特点是就是其N维数组对象，即ndarray，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。...每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组，即表示有几行几列）和dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。本节将围绕ndarray数组展开。...Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...一维数组的索引 多维数组的索引 （2）切片索引 一维数组的切片索引（与Python列表的切片索引一样） 多维数组的切片索引 （3）花式索引 元素索引和切片索引都是仅局限于连续区域的值，而花式索引可以选取特定区域的值...Numpy数组的基本运算 1、数组和标量之间的预算 2、元素级数组函数 是指对数组中每个元素执行函数运算。下面例子是对数组各元素执行平方根操作。

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