只有一列的numpy数组掩码
是指一个只有一列的numpy数组，其中的元素被用作掩码来过滤其他数组的元素。掩码数组中的元素通常是布尔值，用于指示是否选择对应位置的元素。
这种掩码数组可以用于各种数据处理和分析任务，例如数据过滤、条件筛选、数据清洗等。通过使用掩码数组，可以方便地对数据进行选择和操作，以满足特定的需求。
优势：
- 灵活性：掩码数组可以根据需要自定义，可以根据不同的条件和规则来创建和使用。
- 简洁性：通过使用掩码数组，可以将复杂的条件和规则转化为简单的布尔运算，使代码更加简洁易懂。
- 高效性：numpy数组的底层实现是用C语言编写的，因此在处理大规模数据时具有较高的计算效率。
应用场景：
- 数据过滤：通过使用掩码数组，可以根据特定的条件过滤出需要的数据，例如筛选出满足某个条件的用户数据。
- 数据清洗：掩码数组可以用于去除数据中的异常值或缺失值，以保证数据的质量和准确性。
- 数据分析：通过使用掩码数组，可以对数据进行分组、聚合、统计等操作，以获取有关数据的各种统计信息。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是其中一些与numpy数组掩码相关的产品：
- 腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理大规模的非结构化数据，可以将numpy数组存储在COS中，并通过掩码数组进行数据筛选和处理。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供了可扩展的计算能力，可以在云服务器上运行numpy数组掩码相关的计算任务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库MySQL版：提供了高性能、可扩展的关系型数据库服务，可以存储和管理与numpy数组掩码相关的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
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2回答
我希望有一个只填充了第一列，其余元素都是Null的int矩阵。对不起，我有R的背景。因此，我知道如果我留下一些Null元素，以后管理它们会更容易。同时，如果我离开0，以后会有很多问题。
我有以下代码：
import numpy as np
import numpy.random as random
import pandas as pa
def getRowData():
rowDt = np.full((80,20), np.nan)
rowDt[:,0] = random.choice([1,2,3],80) # Set the
浏览 0提问于2019-03-28得票数 0
我有一个2D数组，在该数组中，我试图绘制一列中所有行的直方图，并在另一列中设置条件。我试图在plt.hist()命令中选择子数据，以避免产生许多子数组，我已经知道如何做了。例如，如果
a_long_named_array = [1, 5]
[2, 6]
[3, 7]
我可以创建数组的一个子集，以便第一列大于5，方法是
a_long_named_subarray = a_long_named_array[a_long_named_array[:,1] > 5]
如何在不生成上述子数组的情况下绘制该子数据？请
浏览 1提问于2013-08-22得票数 2
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1回答
我有一个包含两列的recarray，用于选择一个子集。就像这样
>>> x
array([ ('label1',True,3),
('label2',True,2),
('label1',False,4)],
dtype=[('status', '|S16'), ('select', '|b1'), ('somedata', '<i4')])
数据是使用类似于的方法
浏览 0提问于2010-11-06得票数 3
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3回答
我有一个numpy数组，它有四列和许多行：
>>> dat
array([['4/5/2004', '17', 0.0, 0.0],
['4/5/2004', '7', 0.0, 0.0],
['4/5/2004', '19:48:20', 58.432488, -135.9202205],
['4/5/2004', '19:48:32', 58.432524300000004, 0.0],
['4/5/2004
浏览 2提问于2016-12-30得票数 2
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1回答
PyPy与高效阵列
、、、
我的项目目前使用NumPy，仅用于内存效率高的数组( bool_、uint8、uint16、uint32)。
我想让它在不支持PyPy的NumPy上运行。(至少没有安装)
所以我想知道:在Python中还有其他有效的存储数字数组的方法吗？任何由PyPy支持的东西？PyPy有自己的东西吗？
注意: array.array不是一个可行的解决方案，因为在我的测试中，它比NumPy占用更多的内存。
浏览 1提问于2013-06-14得票数 3
1回答
因此，我有一个numpy数组，其中包含许多numpy数组，其中一些数组具有如下所示的掩码值：
[[1 2 3]
[-- -- --]
[7 8 9]]
在较大的numpy数组中获取掩码numpy数组(意思是-)数量的最有效方法是什么(在本例中是1)。
谢谢!
浏览 0提问于2015-11-24得票数 3
我想从两个数组中删除nan，如果其中任何一个数组中都有相同位置的nan。数组的长度相同。以下是我正在做的事情：
y = numpy.delete(y, numpy.where(numpy.isnan(x)))
numpy.delete(y, numpy.where(numpy.isnan(x)))
但是，这只在x是nan的情况下才能工作。如果x或y都有nan，我如何使它工作呢？
浏览 3提问于2016-02-19得票数 2
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3回答
假设我有下面的numpy数组：
a = [[1, 5, 6],
[2, 4, 1],
[3, 1, 5]]
我想屏蔽第一列中有1的所有行。就是，我想
[[--, --, --],
[2, 4, 1],
[3, 1, 5]]
使用numpy掩码数组操作可以做到这一点吗？怎么才能做到呢？
谢谢。
浏览 0提问于2011-01-07得票数 13
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对于两个numpy数组a，b
a=[1,2,3] b=[4,5,6]
我想把x<2.5数据的a改为b，所以我试了一下。
a[a<2.5]=b
希望成为a=[4,5,3]。但这会造成错误
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
a[a<2.5]=b
ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 3 input values
浏览 21提问于2014-08-03得票数 2
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保存numpy掩码数组的最有效方法是什么？不幸的是，numpy.save不能工作：
import numpy as np
a = np.ma.zeros((500, 500))
np.save('test', a)
这提供了一个：
NotImplementedError: Not implemented yet, sorry...
一种方法似乎是使用pickle，但不幸的是，这并不是非常有效(巨大的文件大小)，并且不是平台独立的。此外，似乎可以工作，但仅仅为了保存一个简单的数组，它就有很大的开销。
以前有没有人遇到过这个问题？我很想做array.data的numpy.save，
浏览 0提问于2012-12-14得票数 11
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1回答
Numpy的蒙面阵列内存有效吗？
、、、、
我想知道:numpy的能够存储可用值的紧凑表示吗？换句话说，如果我有一个没有设置值的numpy数组，它会被存储在内存中吗？
实际上，这不仅仅是一个偶然的问题，而是我正在开发的应用程序需要这样的内存优化。
浏览 1提问于2015-08-15得票数 0
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1回答
我需要在一个被屏蔽的数组的索引上的循环中获得一个2D数组的原始索引。我试着：
for i in range(Arr[mask].size):
tmp = numpy.zeros(mask.shape, dtype=bool)
tmp[mask][i] = True
j,k = numpy.where(tmp)
...
不幸的是，最后一行返回
(array([], dtype=int64), array([], dtype=int64))
找到j和k的好方法是什么？
浏览 4提问于2018-07-30得票数 0
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我正在写一个光子到达探测器的蒙特卡罗模拟。探测到的光子总数遵循泊松分布(我用scipy.stats.poisson生成)，每个光子的探测时间遵循给定的概率分布函数( N_detected )。为了生成检测到N_detected光子的时间，我使用numpy.random.random()函数和生成了介于0和1之间的N_detected随机数。
我必须多次运行模拟。因此，为了避免多次迭代，我希望使用numpy数组一次完成每个模拟。作为最终结果，我希望获得N_sim列的二维数组，其中每一列对应于不同的模拟，并包含生成的检测时间。问题是，每次模拟都会产生不同数量的光子(因为它是随机的)，而我找不到创建
浏览 10提问于2019-11-04得票数 0
1回答
当我在完全屏蔽的掩码数组中计算加权平均值时，我得到了weights=None或weights=1的不同结果：
import numpy.ma as ma
a = ma.arange(2.)
a[:] = ma.masked # fully masked
ma.average(a) # returns NaN, which is ok since all elements are masked
ma.average(a, weights=None, returned=True)
浏览 0提问于2012-12-11得票数 1
1回答
我阅读了，并想知道这是否可以用来替换嵌套数组。
所以我试着：
import numpy as np
frm = [[[1,2], [2,3]], [[3,4], [4,5]], [[5,6], [6,7]]]
mask = [[False, True], [False, True], [True, False]]
repl = [0,0]
# convert frm to a numpy array:
frm = np.array(frm)
# create a copy of frm so you don't modify original array:
to = frm.copy
浏览 4提问于2022-08-26得票数 -1
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当我试图将字段附加到一个大小为1的结构化数组时，我得到了一个运行时错误。下面我写了一个简单的例子：
import numpy as np
import numpy.lib.recfunctions as rcfuncs
dtype_ = np.dtype( { 'names': ["field_a","field_b","field_c"]
, 'formats': ['S32', 'i4', 'f8']}
浏览 7提问于2016-04-06得票数 3
所以我有这个python脚本，它可以检测和打印图像中的一系列HSV颜色，但我想给它添加另一个功能。 它希望它能够打印出该颜色的百分比。 我的脚本： import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('C:/Users/Vishu Rana/Documents/PY/test_cases/image.jpg')
grid_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure(figsize=(20,8))
pl
浏览 120提问于2020-01-26得票数 1
回答已采纳
有点恼火的是，我不能自己拿到这个，所以就这样吧。
假设我有一个二维numpy数组
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
我所处的情况是，我希望将此数组中的一列置零，但保留原始数组。我可以通过以下方式完成此操作
b = a.copy()
b[:,1] = 0
要获得
array([[1, 0, 3],
[4, 0, 6],
[7, 0, 9]])
或者，如果我想将一系列列归零，我可以这样做
b = a.copy()
b[:,[0,3]] = 0
要获得
array([[0, 2, 0],
浏览 6提问于2016-07-26得票数 1
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我尝试做的是使用masked_outside函数来屏蔽不在给定ndarray范围内的值，如下所示
import numpy as np
import numpy.ma as ma
a = np.zeros((3,3))
a[1,1] = -1
a[2,1] = 1
a[0,2] = 1
b = ma.masked_outside(a, 0, 0)
然后我得到：
a = array([[ 0., 0., 1.],
[ 0., -1., 0.],
[ 0., 1., 0.]])
b = masked_array(data =
[[0.
浏览 1提问于2014-06-18得票数 1
我想在上做这样的事情
program where
real :: a(6) = (/ 4, 5, 6, 7, 8, 9 /)
print *, a(a>7)
end program
在中，我通常在中这样做：
import numpy
a = numpy.array([ 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print a[numpy.where(a>7)]
#or
print a[a>7]
我已经玩过了，但到目前为止没有什么效果，但我猜这是相当简单的。
浏览 6提问于2014-01-29得票数 3
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我有一个很大的numpy数组，并在scipy中用连接组件标记它。现在我想创建这个数组的子集，其中只剩下大小最大或最小的标签。当然，这两种极端情况都可能发生多次。
import numpy
from scipy import ndimage
....
# Loaded in my image file here. To big to paste
....
s = ndimage.generate_binary_structure(2,2) # iterate structure
labeled_array, numpatches = ndimage.label(array,s) # labeli
浏览 4提问于2013-03-08得票数 3
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2回答
我正在使用matplotlib cvs2rec函数读取人口普查数据-工作良好，给了我一个很好的ndarray。
但是有几列中所有的值都是‘none’，dtype为|04。当我登录到ATPY "TypeError: object of NoneType has not len()“时，这是导致的问题。像'9999‘或其他缺失的东西对我来说是有效的。MASK在这种情况下不会起作用，因为我将实数组传递给Atpy，它不会转换掩码。numpy中的Put函数不能用于none值，这是改变值的最好方法(我认为)。我认为某种布尔数组是可行的方法，但我不能让它工作。
那么，什么是一个好的/快速的方
浏览 4提问于2011-08-10得票数 2
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1回答
你知道如何对NumPy数组的每一列中的所有负元素求和吗？例如
>>> d
array([[ 1, 2, 3],
[-1, -1, 9],
[ 7, -6, 4]])
我要去找[-1,-7,0]。有没有这样做的函数？
浏览 1提问于2017-02-18得票数 3
假设X这样：
[[6 3 4]
[3 0 9]
[7 7 8]
[8 5 1]
[8 3 8]]
条件x < 5
然后得到这样的数组，它们是数组中满足条件的第一列的索引。
[1,0,None,2,1]
不需要在numpy中迭代就能得到这样的结果吗？
浏览 3提问于2021-06-18得票数 1
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1回答
我想知道是否有人可以帮助我演示如何使用dask在掩码数组上应用"sum“或"mean”之类的函数。我希望仅在没有掩码的值上计算数组的和/平均值。
代码：
import dask.array as da
import numpy as np
import numpy.ma as ma
dset = [1, 2, 3, 4]
masked = ma.masked_equal(dset, (4)) # lets say 4 should be masked
print(np.sum(masked)) # output: 6
print(np.mean(masked)) # outp
浏览 0提问于2018-07-05得票数 2
2回答
我有一个数组x：
numpy.random.seed(1)
#input
x = numpy.arange(0.,20.,1)
x = x.reshape(5,4)
print(x)
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]
[12. 13. 14. 15.]
[16. 17. 18. 19.]]
我想访问这个数组中的最大元素。在我的任务中，答案有以下一行来访问x中的最大行：
print(x[x==x.max()])
[19.]
我搜索文档，但只找到了一种使用argmax访问最大元素的方法。我没有找到在文档中使用&#
浏览 2提问于2021-01-15得票数 0
回答已采纳
如果要构建蒙面数组，则其：
class myclass(object):
def __init__(self, data, mask):
self.masked_array = numpy.ma(data, mask=mask)
我想要的是当我更改蒙面数组时，掩码和数据会发生变化。比如：
data = [1,2,3]
mask = [True, False, False]
c = myclass(data, mask)
c.masked_array.mask[0] = False # this will not change mask
显而易见的答案是将构建后的对象链
浏览 2提问于2015-11-12得票数 0
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我是python编程的新手，如果我的问题太简单，请原谅。但我正在尝试使用masked_array来计算三个数组的平均值，以生成第三个数组，而不使用值小于零的元素。使用以下步骤：
import numpy as np
from numpy.ma import masked_array
d=[]
a = np.array([[-2,-3,-4,-6],[5,2,6,1],[9,3,2,4],[3,1,1,2]])
b = np.array([[3,4,2,4],[5,2,6,1],[9,3,2,4],[0.3,12,1,3]])
c = np.array([[2,3,4,5],[7,0,1,5]
浏览 1提问于2015-07-31得票数 1
我有一个numpy像素数组( 0或255)，我使用.where提取其所在位置的元组。现在，我想使用这些元组将1添加到单独的2D numpy数组中。是使用如下所示的for循环的最佳方式，还是有更好的类似于numpy的方式？
changedtuples = np.where(imageasarray > 0)
#If there's too much movement change nothing.
if frame_size[0]*frame_size[1]/2 < changedtuples[0].size:
print "No change- too m
浏览 4提问于2014-08-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在研究和几个相关的问题。事实证明，所有这些问题都与数组本身是结构化的，但其掩码不是：
In [38]: R = numpy.zeros(10, dtype=[("A", "<f2"), ("B", "<f4")])
In [39]: Rm = numpy.ma.masked_where(R["A"]<5, R)
In [41]: Rm.dtype
Out[41]: dtype([('A', '<f2'), ('B', '<
浏览 0提问于2015-01-28得票数 2
我有一个由6列组成的2d numpy数组：
x1 y1 z1 x2 y2 z2
我想通过比较y1和y2来对(xi，yi，zi)列进行排序。如果是y2>y1，我想交换，在该行中，顺序是x2、y2、z2、x1、y1、z1。
在numpy中有什么有效的方法来做到这一点？
浏览 2提问于2015-09-10得票数 1
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我使用genfromtxt将一个csv文件导入记录数组。
它的第一列和第二列是经度和纬度，所以是整数，其他四列是名称和ids，因此它们可以定义为字符串。
所以我想要的是
将第一列和第二列存储为独立的二维整数数组，以便更容易进行计算。
通过第四列中的id过滤行，考虑行的子集，而不是整行。此时，我只考虑一个组(id == 19)，但我希望对所有其他id都这样做。
以下是我迄今为止的尝试。
from numpy import genfromtxt
import numpy as np
data = genfromtxt('filename.csv', delimit
浏览 2提问于2014-02-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在研究“Python机器学习入门”一书中的朴素Bayes分类器示例，并且很难理解以下代码示例的原理：
import numpy as np
X = np.array([[0,1,0,1],
[1,0,1,1],
[0,0,0,1],
[1,0,1,0]])
y = np.array([0,1,0,1])
print(X)
print('\n')
print(y)
print('\n')
counts = {}
for label in np.unique(y):
浏览 4提问于2017-12-23得票数 2
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我想从一个大约有一百万个条目的numpy数组中删除一些条目。
这段代码可以做到这一点，但需要很长时间：
a = np.array([1,45,23,23,1234,3432,-1232,-34,233])
for element in a:
if element<(-100) or element>100:
some delete command.
我可以用其他方式来做这个吗？
浏览 2提问于2014-01-04得票数 17
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1回答
我想要遮罩网格的值。作为例子，我想屏蔽"t < 0“的所有值，然后再进行计算。我试着使用条件if，但它不起作用。
import numpy as np
Lx=10.
Ly=10.
x0 = 2
YA, XA = np.mgrid[0:Ly, 0:Lx]
t = XA - 2
浏览 2提问于2014-08-27得票数 0
1回答
给出了两个不同的numpy数组。第一个是二维数组，看起来像(前十点)：
[[ 0. 0. ]
[ 12.54901961 18.03921569]
[ 13.7254902 17.64705882]
[ 14.11764706 17.25490196]
[ 14.90196078 17.25490196]
[ 14.50980392 17.64705882]
[ 14.11764706 17.64705882]
[ 14.50980392 17.25490196]
[ 17.64705882 18.03921569]
[
浏览 2提问于2016-01-22得票数 6
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2回答
在我的PhD论文的模拟中，我遇到了以下挑战：
我需要优化以下代码：
repelling_forces = repelling_force_prefactor * np.exp(-(height_r_t/potential_steepness))
在这段代码中，'height_r_t‘是一个真正的Numpy数组，而'potential_steepness’是一个标量。'repelling_force_prefactor‘也是一个Numpy数组，它大部分是零，但在预先计算的位置上是一个，在运行期间不会改变(即掩码)。显然，代码的效率很低，因为只计算'repellin
浏览 0提问于2011-03-12得票数 1
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4回答
处理图像以提取绿色屏幕掩码
、、、、
我使用OpenCV处理图像，在我的代码中，我必须分别检查/编辑每个像素：
import cv2, numpy
# we just use an empty image for the purpose of this MCVE
img = cv2.imread("source.jpg")
width = len(img[0])
height = len(img)
empty_img = numpy.zeros((height, width, 3), numpy.uint8)
i = 0
r = 0
c = 0
for line in img:
c = 0
浏览 0提问于2018-01-01得票数 20
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1回答
我想将矩阵的每一列都添加到numpy数组中，但numpy.broadcast只允许将矩阵的每一行添加到数组中。我该怎么做呢？
我的想法是首先转置矩阵，然后将其添加到数组中，然后转置回来，但这使用了两次转置。有没有函数可以直接做这件事？
浏览 12提问于2016-08-15得票数 4
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我试着做以下事情，只是误解了我哪里错了：
In: import numpy as np
In: a = np.array([[0., 1., 0.],
[1., 2., 0.],
[0., 3., 0.]])
In: for i in range(a.shape[1]):
a[:, i] = np.ma.masked_where(~a[:, i].any(), a[:, i])
Out: array([[0., 1., --],
[1., 2., --],
[0., 3., --]])
这里的要点
浏览 0提问于2018-01-23得票数 0
我需要帮助优化这个嵌套的for循环(python)。我在考虑利用numpy中的冒号表示法，但是我所有的尝试都导致了一些错误。
import numpy as np
board = np.random.rand(300, 300)
for i in range(300):
for j in range(300):
if (board[i,j] == 0):
if (np.random.randint(1000) == 1) : board[i,j] = 1
浏览 0提问于2016-04-30得票数 0
1回答
所以我在postgreSQL中工作，我想创建一个表，在这个表的一列中，我希望有多个值作为布尔值。例如：
create table if not exists x(
Numx numeric(5) PRIMARY KEY,
method (here for example I want method to be able to be something like this "method {a,b,c,d}"
);
因此方法可以有a或b或a，b等值。
我怎样才能做到这一点呢？
提前感谢
浏览 0提问于2016-04-06得票数 0
现在，我有一个二维numpy数组，它表示图像的坐标像素。
points = [[-1,-2,0,1,2,3,5,8] [-3,-4,0,-3,5,9,2,1]]
每一列表示图像中的一个坐标，例如: array = -1，-3表示x= -1，y= -3。
现在，我想移除x<0 && >5或y<0 && >5的列。
我知道如何删除某个值的元素。
#remove x that is less than 0 and more than 5
x = points[0,:]
x = x[np.logical_and(x>=
浏览 1提问于2018-11-06得票数 1
回答已采纳
我有一个简单的GNUradio测试应用程序，其中我尝试top将范围为-180...180的输入转换为范围0...360。我已经为此编写了Python代码和QA代码，但似乎无法使if-else语句正常工作。
问题似乎是if子句只看到测试src_data向量的第一个元素，因为我使用了input_elements。我尝试使用input_elements，但是在这种情况下，我得到了关于比较数组和整数的错误。如何解决这个问题？
Python中的块如下所示：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy
from gnuradio
浏览 0提问于2018-12-10得票数 0
我有一个包含250个变量(integer和float)的.csv文件，这些变量具有给定的列名。第一列是序列号，最后一列是'label‘我正在使用github中的代码将其导入为numpy数组：
from numpy import genfromtxt
train_data = genfromtxt("file.csv", delimiter=',',names=True,dtype=float)
输出为：
[ ( 0., 25.20824887, -16.745.......,) (( 1., -86.93144987, 0.42822719, ..
浏览 3提问于2018-03-27得票数 1
2回答
如何找到掩码的numpy数组的掩码中的所有唯一元素的集合？ 例如，我有 seg = np.array([[1,2,3,4]])
mask = np.array([[False, True, False, True]]) 如何将其转换为set {2, 4}
浏览 25提问于2021-11-01得票数 0
我愚蠢地将数据中高于5的al值替换为True，而没有意识到有一列是事务号。是否有一种方法可以在一列中找到这5个值，并将它们全部从true改为1、2、3、4和5？
df_bdPivot = pd.read_csv("BreadBasket_DMS_pivot.csv")
df_bdPivot.fillna(False, inplace=True)
df_bdPivot.replace(1, True, regex=True, inplace=True)
df_bdPivot.replace(2, True, regex=True, inplace=True)
df_bdPivot
浏览 1提问于2021-12-05得票数 0
2回答
码
import numpy as np
a = np.arange(5)
print(a[True])
print(a[False])
结果
[[0 1 2 3 4]]
[]
对于上面的代码，当我将True传递给numpy数组的索引时，它返回完整数组，而对于False则返回空数组。背景里发生了什么？
浏览 6提问于2019-09-27得票数 4
如何测试numpy数组中的每个元素是否都被屏蔽了？这是我想要做的：
x = #is a maksed numpy array
masked_min = numpy.ma.min(x)
if masked_min IS NOT A MASKED ELEMENT:
#do some stuff only if masked_min is a value
在实践中，我看到这样的情况：
>>> x = numpy.ma.array(numpy.array([1,2,3]),mask=[True,True,True])
>>> masked_min = numpy
浏览 0提问于2012-06-03得票数 6
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我想更改numpy数组中的值，下面是我尝试过的内容：
import numpy as np
sdd_type = np.dtype(
{'names':['name','age','sex'],'formats':['S32','i','S32']})
sdd = np.array(
[('zhang',35,'M'),('song',34,'F'),('li',45
浏览 5提问于2015-05-18得票数 2
回答已采纳
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