Numpy数组根据条件返回行_Numpy根据条件选择行_根据条件调整numpy数组 - 腾讯云开发者社区

在查询中使用CASE： SELECT CASE WHEN uid='admin' THEN 1 ELSE 0 END from users; 这段查询选择了CASE的结果，根据行(rows)是否满足...WHEN的条件返回相应的结果。...但如果有多个WHEN，返回的结果取决于最后一种满足的条件的返回值。

4.2K1 0

R 语言根据条件判断返回ABCD状态

一、问题解析判断是否满足某个条件，然后返回相应的值。...「比如：」 21~30，返回A 32~40，返回B …… 二、解决方案 1.写一个循环代码如下（示例）： if(x >= 22 & x <= 30){ return("A") } 2.穷举

1K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Numpy根据Bool值挑选数组中元素

使用Boolean类型的数组挑选一维数组中的值使用一维Boolean数组选取数组中的特定元素，对应位置为True则选取，为False则不选取 import numpy as np i_=[2]...# 挑选第三行数据 pop=np.arange(12).reshape(3,4) print("pop(3,4)\n",pop) bool=np.array([0,0,1,1]).astype("bool...") # [False,False,True,True] # 使用数组作为索引选择个体 pop_i_=pop[i_] print("pop_i_\n",pop_i_) #选择个体中选定的位置 pop_select

1.7K1 0

根据输入数组的整数值返回数组 {inputScoreRet,inputSocreRet}

根据输入数组的整数值 intputArr1{1,1,3} inputArr2{13,3,4} * 如果inputArr1[0]==inputArr2[0] inputArrRet1Score get 0...inputArr1[1]>inputArr2[1] inputArrRet1Score get 1 score inplutScoreRet[0]+=1; * 否则 inputScoreRet[1]+=1; * 返回数组...integers.add(i); } System.out.println(integers); } /** * 根据输入数组的整数值...inputArr2[1] inputArrRet1Score get 1 score inplutScoreRet[0]+=1; * 否则 inputScoreRet[1]+=1; * 返回数组

944 0

Excel公式练习45：从矩阵数组中返回满足条件的所有组合数

本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...，条件如下： 1....这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...因为如果案例扩展到5行5列或6行6列，那么矩阵元素会大幅增长，手工构造排列就不可取了。不幸的是，在Excel中生成这种排列的数组绝非易事。

3.2K1 0

Array对象---返回传入一个测试条件（函数）符合条件的数组第一个元素位置。->findIndex()

定义：返回传入一个测试条件（函数）符合条件的数组第一个元素位置。...为数组中的每个元素都调用一次函数执行：当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, findIndex() 返回符合条件的元素的索引位置，之后的值不会再调用执行函数。...如果没有符合条件的元素返回 -1 对于空数组，函数是不会执行的没有改变数组的原始值 array.findIndex(function(currentValue, index, arr), thisValue...当前元素所属的数组对象示例： var ages = [4, 12, 16, 20]; function checkAge(age) { return age ==12; } ages.findIndex...(checkAge); 输出值为1，操作为返回数值为12的索引，即索引1 与indexOf()不同，indexOf()为返回数组中某个指定的元素位置， findIndex()的查询条件则是一个函数

1.3K3 0

numpy 数组增加列，增加行的函数：column_stack,row_stack，删除行或列的函数，delete

b = [3,5,6] a = np.array(a) b = np.array(b) a_b_column = np.column_stack((a,b))#左右根据列拼接...a_b_row = np.row_stack((a,b))#上下按照行拼接 print('a_b_column') print(a_b_column) print...note：column_stack,row_stack函数参数是一个元组np.delete()：删除行或列data = np.delete(data,3,axis=1) # 删除第四列

2.1K2 0

numpy总结

numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.arange(4)生成0到3的一行矩阵。...ndarray.flateen()返回数组元素形成的列表，flat()返回迭代对象。 numpy.vstack((A,B,C))上下合并矩阵数组A,B,C。...numpy.where(x,date==i)取出符合条件表达式的索引 numpy.take(x,indices)根据索引数组取出值数组 numpy.maximum(多个数组)每个数组的最大值组成一个数组...ndarray.clip(min,max)返回一个修剪过的数组，比min小的修正为min,比max大的修正为max ndarray.compress(条件)返回数组元素经过条件筛选组成的数组...np.sort()排序 lesort()根据键值对字典进行排序,argsort()返回输入数组排序后的下标 ndarray.sort()对数组进行原地排序。

1.6K2 0

1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

当然，根据数据集的不同，库文件、硬件版本的不同，所以实际结果可能会有所不同。那么什么是向量化？简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。...2 numpy.where() 语法很简单，就像Excel的IF()。第一个参数是逻辑条件Numpy，它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。...当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...根据经验，你需要为每个return语句设置n个条件，这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中，以返回一个选项。

6.4K4 1

手把手教你学Numpy教程，从此数据处理不再慌【三】——索引篇

也就是说在numpy的数组当中各个维度是分开的，每一个维度都支持切片。我们可以根据我们的需要切片或者是固定下标来获取我们想要的切片。...我们创建了一个numpy的数组，然后将它和整数4进行比较，numpy会将这个运算广播到其中每一个元素当中，然后返回得到一个bool类型的numpy数组。...这个bool类型的数组可以作为索引，传入另外一个数组当中，只有bool值为true的行才会被保留。 ? 我们发现只有第4行和第6行的数据被保留了，也就是bool值为true的行号被保留了。...这是非常有用的数据获取方式，我们可以直接将判断条件放入索引当中进行数据的过滤，如果应用熟练了会非常方便。再举个例子，假如我们要根据二维数据的第一列的数据进行过滤，仅仅保留第一列数据大于0.5的。...举个例子，比如我们想要筛选出arr数组当中第1列大于0.5，并且第二列小于0.5的数据，我们可以写成这样： arr[(arr[:, 0] > 0.5) & (arr[:, 1] < 0.5)] 如果我们想求这个条件的相反条件

5354 0

【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

print('数组a2的行数：', a2.shape[0]) # 获得行数，返回 2 print('数组a2的列数：', a2.shape[1]) # 获得列数，返回 5 print('获取矩阵...a2的第2行：', a2[1]) # 截取第2行,返回 [ 6 7 8 9 10] print('获取数组a2第一行的第三，四，五个元素：', a2[0, 2:5]) # 截取第二行，第三、四...、五列，返回 [3 4 5] b = a2[a2 > 6] # 截取矩阵a中大于6的元素，范围的是一维数组 print('矩阵中大于6的元素是：', b) # 返回 [ 7 8 9 10]...x，不符合是y，常用于根据一个数组产生另一个新的数组。...-1其实没有实际意义，而是只定义了第一个参数的量——这个数组有两行，然后我们并不用关心列数，而让Numpy自己计算出新数组的列数。

1.7K10 0

猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

数据导入与预处理-numpy 1.numpy介绍 2 数组对象 3 创建数组 3.1 根据现有数据类型创建数组 3.2 根据指定数值创建数组 3.3 根据指定数值范围创建数组 4 访问数组元素 4.1...，二维数组会根据索引获取相应位置的一行元素，并将该行元素以一维数组的形式进行返回。...，依次根据各个索引获取对应位置的一行元素，并将这些行元素以数组的形式进行返回。...all()函数用于判断数组的所有元素是否全部满足条件，满足条件则返回True，否则返回False。...any()函数用于判断数组的元素是否有一个满足条件，满足条件则返回True，否则就返回False。

5.7K3 0

Python数据分析之numpy数组全解析

numpy数组中所有的索引都是从0开始的，我们可以根据索引来精确取数据。...例如取第1、3行与第2、4列，你可能认为是a[[0, 2], [1, 3]]，我们来看看： >>> a[[0, 2], [1, 3]] array([ 1, 21]) 可见，返回的并不是预期的数据，而是第...([20, 22, 27, 33]) （9）取单个数据 >>> b = a[3,3] >>> b 30 >>> type(b) # 取单个类型是返回的就是一个确切的numpy类型数值 bool索引（1）bool索引取值 numpy中提供了一些通用函数来实现通过bool条件判断实现按条件取值，使用这些通用方法，与使用对应的符号时等效的，符号与numpy通用方法对应关系如下：运算符...where()方法接受三个参数，第一个参数是判断条件，第二个参数时时判断条件为真时数组中满足条件的元素将要替换的值，第三个参数是判断调价为假时不满足条件元素将要替换的值。

1.3K2 0

Numpy进阶之排序小技巧

1、如何对数组元素进行快速排序？使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。...numpy.argsort函数用于将数组排序后，返回数组元素从小到大依次排序的所有元素索引。...numpy.lexsort函数用于按照多个条件（键）进行排序，返回排序后索引。...给定多个排序键（可以将其解释为电子表格中的列），lexsort返回一个整数索引数组，该数组描述按多个列排序的顺序。序列中的最后一个键用于主排序顺序，倒数第二个键用于辅助排序顺序，依此类推。...keys参数必须是可以转换为相同形状的数组的对象序列。如果为keys参数提供了2D数组，则将其行解释为排序键，并根据最后一行，倒数第二行等进行排序。

9524 0

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

a[x==1] 使用布尔索引操作符 x==1，将布尔数组作为索引来选择数组 a 中满足条件的行。布尔索引操作会返回一个由满足条件的行组成的新数组。...在这个例子中，根据布尔数组 [False, True, False, True]，将选取数组 a 中第二行和第四行的元素，并将结果作为一个新数组返回。...print(a[x==1]) 打印选取的结果数组。在这个例子中，会打印出数组 a 中满足条件 x 等于 1 的行，即第二行和第四行的元素。...根据代码的运行结果，可能的输出为： [[ 4 5 6 7] [12 13 14 15]] 这表示打印出了数组 a 中满足条件 x 等于 1 的行，即第二行和第四行的元素。...打印选取的结果数组，即数组 a 中满足条件 x 等于 1 的行，即第二行和第四行的元素。

1.3K3 0

Numpy

#print(arr1[arr1<0]) print("="*30) Fancy Indexing:直接使用数字表示行号进行索引查询 Where 函数 numpy.where函数能返回数组中符合条件的元素索引...numpy.where(condition,x,y) 其中 condition 接收条件表达式，值为 bool 型，若为 True 返回 x，否则返回 y 下面的语句将返回所有特征值小于 10 的样本索引...： numpy.where(X[:,0]<10) 根据返回的样本索引，可以找到这些索引的所有样本，进行分类别可视化等任务。...：\n', X.head())#第一行为列名称 Expressing Conditional Logic as Array Operations 相比于普通的条件循环，NumPy 能够依据其自身特点大大加快运算速度...，因此我们有必要使用 NumPy 的表达来代替平时的条件逻辑。

1.1K1 0

再见了，Numpy！！

数组排序和搜索 numpy.sort(): 对数组进行排序。 numpy.argsort(): 返回排序后的索引。...numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...查找最小元素的索引 min_index = np.argmin(initial_array) # 输出：1 使用 numpy.where() 根据条件返回数组中的索引查找数组中所有大于3的元素的索引...这些代码示例展示了深度副本和视图（浅副本）之间的区别：深度副本不影响原始数组，而视图的修改会影响原始数组。 14. 条件逻辑 numpy.where(): 用于基于条件选择数组元素。...，可以用于查找满足特定条件的元素的索引、基于条件替换数组中的元素，以及进行更复杂的基于多个条件的数组操作。

2051 0

【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

创建过滤器数组在上例中，我们对 True 和 False 值进行了硬编码，但通常的用途是根据条件创建过滤器数组。...我们可以在条件中直接替换数组而不是 iterable 变量，它会如我们期望地那样工作。...print(x) 实例生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数： from numpy import random x = random.randint...实例生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例生成有 3 行的 2-D 数组...ufuncs 还接受其他参数，比如： where 布尔值数组或条件，用于定义应在何处进行操作。 dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。什么是向量化？

961 0

NumPy 笔记（超级全！收藏√）

切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 ...flat数组元素迭代器flatten返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组ravel返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状...numpy.average() numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。该函数可以接受一个轴参数。如果没有指定轴，则数组会被展开。 ...numpy.where() numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。 ...numpy.extract() numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素，返回满条件的元素。

4.6K3 0

Python进阶之NumPy快速入门(四)

概要 1、掌握NumPy中的排序函数，让排序变得得心应手； 2、掌握NumPy中的条件筛选，玩转条件筛选数组元素； 3、掌握NumPy中的线性代数，用程序轻松学习线性代数。...排序排序在数组中是一个十分重要的功能，我们介绍两个关键的排序函数： numpy.sort() 函数返回输入数组从小到大的排序值。...函数格式如下： numpy.arg 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...一个有六个元素是非零的，运行结果的形式是先给定行索引，然后是列索引。然后我们再把索引作为数组b的索引就可以挑选出数组b中所有非零元素，返回形式为一维数组。...() numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

8363 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

MySQL根据条件返回bool值

R 语言根据条件判断返回ABCD状态

Numpy根据Bool值挑选数组中元素

根据输入数组的整数值返回数组 {inputScoreRet,inputSocreRet}

Excel公式练习45：从矩阵数组中返回满足条件的所有组合数

Array对象---返回传入一个测试条件（函数）符合条件的数组第一个元素位置。->findIndex()

numpy 数组增加列，增加行的函数：column_stack,row_stack，删除行或列的函数，delete

numpy总结

1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

手把手教你学Numpy教程，从此数据处理不再慌【三】——索引篇

【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

Python数据分析之numpy数组全解析

Numpy进阶之排序小技巧

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

Numpy

再见了，Numpy！！

【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

NumPy 笔记（超级全！收藏√）

Python进阶之NumPy快速入门(四)

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐