np.isin()忽略数组的某些条目
np.isin()是NumPy库中的一个函数，用于判断一个数组中的元素是否属于另一个数组或列表。它可以忽略数组中的某些条目进行判断。
函数的语法如下：
np.isin(element, test_elements, assume_unique=False, invert=False)参数解释：
element：要检查的元素或数组。test_elements：用于比较的元素或数组。assume_unique：可选参数，表示被测试数组是否已排序且没有重复项。默认为False。invert：可选参数，表示是否反转检查结果。默认为False。
函数的返回值是一个布尔型数组，与被测试数组的形状相同。如果被测试数组中的元素在测试元素中存在，则返回True，否则返回False。
该函数的应用场景包括但不限于：
- 数据处理：在处理数据时，我们可能需要根据某个条件来选择特定的数据。np.isin()可以帮助我们判断一个元素是否满足特定的条件。
- 数据过滤：在数据分析和机器学习中，我们常常需要根据某些条件过滤数据，只选择符合条件的数据进行分析或建模。np.isin()可以帮助我们快速筛选数据。
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请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择需要根据实际需求进行评估和决策。
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2回答
以下是我所拥有的：
long_list =一个非常长的整数值列表(6M+条目)
wanted_list =感兴趣的整数值列表(70K项)
我需要的是：
mask_list =与long_list相同长度的布尔人列表，描述long_list中的每个元素是否存在于wanted_list中(即[ long_list在wanted_list?，long_list1在wanted_list中？，])。此列表中“‘True”条目的数目应与len(wanted_list)相同
我使用for循环获得了一个工作代码，但正如预期的那样，对于我正在处理的列表的长度来说，它太慢了(运行需要几分钟)：
masklist
浏览 1提问于2022-09-30得票数 0
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使用值列表的Numpy
、、、、
如果我想为多个值为numpy数组创建一个筛选器，我将如何编写它。
比如说我想这么做..。
clusters = np.array([4, 570, 56, 2, 5, 1, 1, 570, 32, 1])
fiveseventy_idx = np.where((clusters == 1) | (clusters == 570 ))
clusters = clusters[ fiveseventy_idx ]
在上面的例子中，我只想要两个条目，但是假设我有一个大得多的数组，并且我想过滤n中的条目数，如果我想从原始数组中筛选出300个条目，我不知道如何使用这种语法来实现。
浏览 9提问于2022-02-28得票数 2
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2回答
我有两个整数数组，一个非常大的pool (可以有数十万个条目)和一个samples (也可以有很多个，但只能是数百/数千的数量级)。对于samples中的每个条目，我需要找出它是否在pool中。我可以执行一个显式循环：
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(0)
n = 1000
m = 10
pool = rng.integers(0, 100000, n)
samples = rng.integers(0, 100000, m)
is_in_pool = [s in pool for s in samples]
当然还有一个更
浏览 0提问于2021-04-25得票数 2
我有一个数组group，它是Nx2：
array([[ 1, 6],
[ 1, 0],
[ 2, 1],
...,
[40196, 40197],
[40196, 40198],
[40196, 40199]], dtype=uint32)
另一个数组selection是(M，)：
array([3216, 3217, 3218, ..., 8039])
我希望创建一个新的数组，其中包含group的所有行，其中两个元素都在selection中。我就是这样做的：
np.
浏览 3提问于2021-07-01得票数 2
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我试图通过)，连接到媒体服务器，并在url 中列出所有可用的目录/文件(即，然后遍历这些目录/文件，直到找到正在寻找的文件。
我能够提供一个url，并使用'dataTaskWithRequest‘将它的顶级文件/目录公之于众，但解析的NSData并不是真正可读的，因此我可以将文件/目录添加到原始的URL中，然后遍历路径。
下面是被吐出来的东西：
Results: drwxrwsr-x 11 65534 65534 65536 Sep 19 15:36 Public
然后，我要遍历的目录是'Public‘目录，所以我接下来要使用的url应该是。
如何解析NS
浏览 1提问于2015-09-20得票数 2
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1回答
您知道如何在pandas DataFrame中搜索行数据条目吗？并且理想地在数据帧中搜索部分行条目。 就像我有一个行条目一样： row_entry = ['ven', 'lar', 'cin', 'por'] 和一个数据帧rows_df： rows_df =
value1 value2 value3 value4 value5
14 foo fir tar har 0.
浏览 17提问于2021-07-17得票数 0
2回答
我试图比较两个一维numpy数组的失配情况，如下所示。我的工作取得了部分成功。
import numpy as np
a= np.array([0,1,2,3,4,13])
b= np.array([0,1,2,3,4,10,11,12])
mis = max( np.sum(~np.isin(b,a)), np.sum(~np.isin(a,b)))
print(mis)
产出:3
预期产出:4( 13,10,11,12不匹配)
浏览 1提问于2021-03-04得票数 2
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我试图使用np.where()在数组X中找到与数组Y上的元素匹配的所有元素，而where()函数的条件是比较list (a)而不是一个元素。请参阅下列代码：
X = np.array([[0, 2], [2, 1], [1, 3], [5, 9], [6, 7], [4, 6]])
Y = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 5])
a = [2, 3, 4]
matchedX = X[np.where(Y == a)]
我希望能得到这样的结果：
array([[2, 1],
[1, 3],
[5, 9],
[6, 7]])
但我得到了不同的结果：
array(
浏览 0提问于2018-11-17得票数 5
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假设我有一个numpy数组a = [1 2 3 4 5 6 7 8]，除了1,2和3到0之外，我想要更改其他所有内容。对于列表b = [1,2,3] a，尝试的aa不是在b= 0中，但是Python不接受这一点。目前，我正在使用如下的for循环：
c = a.unique()
for i in c:
if i not in b:
a[a == i] = 0
它的工作速度非常慢(在大小约为1000x1000x1000的3D数组中，大约有900个不同的值)，并且不像numpy的最佳解决方案。有没有一种更理想的方法来解决这个问题呢？
浏览 2提问于2022-09-25得票数 0
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1回答
我想要根据多个条件选择数组的元素，但要动态选择。
我将其定义如下：
L = [1,2,5]
X = np.random.choice(10, size=(15,))
X[X in L]
我知道我可以作为X[(X==1)|(X==2)|(X==5)]来完成这个任务，但是我的问题是动态地更改L，假设它是一个任意的整数列表。
index = np.zeros_like(X, dtype=np.bool)
for i in L:
index[i] = 1
X[index]
有更好的方法来做这个吗？
浏览 6提问于2020-04-01得票数 0
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我使用的是Python3和numpy。我有一个数列，如：
arr = np.array([[1,2], [3,4],[5,6]])
我想找出点的位置，例如，3,4，我用这个
idP = [id for id in range(len(arr)) if (arr[id] == [3,4]).all()]
做这件事最好的方法是什么
浏览 7提问于2022-04-25得票数 0
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2回答
如果我想创建一个5x5的零矩阵，其值为10，20，30，40，恰好在对角线的上方，我可以执行以下操作： import numpy as np
np.diag((1+np.arange(4))*10,k=1) 但是如何将5x5随机矩阵中对角线上的元素替换为相同的数组10，20，30，40？我尝试使用numpy where函数，该函数适用于一维数组，如下所示： import numpy as np
array1 = np.array([2, 2, 2, 0, 2, 0, 2])
print np.where(array1==0, 1, array1) 但我不能让它在更高的维度上工作。我可以手动
浏览 82提问于2021-02-12得票数 1
2回答
Numpy:多值索引
、、、
我想通过有效的索引将2D数组的一些值设置为一个特定的数字。
假设我有一个二维的数字数组，
A = array([[1, 6, 6],
[9, 7, 7],
[10, 2, 2]])
我想得到数组中属于一组数字的索引，比如indList=[10, 1]，这样我就可以将它们设置为零。然而，indList可能是一个巨大的列表。
在没有for循环的情况下，有更快的方法来完成这个任务吗？
作为一个for循环，
indList = [10, 1]
for i in indList:
A[A==i] = 0
但是，当indList很大时，这可能会变得效率
浏览 0提问于2018-07-10得票数 0
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1回答
我最近一直在尝试numpy，并且我正在试图找到一个解决方案来删除--在列2的矩阵中的元素，它等于存储在变量元素中的值。由于我有大量的数据，所以我需要知道是否有一个更有效的方法，它比传统的花费更少的时间来执行。谨随函附上一个例子：
element = [ 85., 222., 166., 238.]
matrix = [[228., 1., 222.],
[140., 0., 85.],
[140., 0., 104.],
[230., 0., 217.],
[115., 1., 250.]
浏览 3提问于2022-07-11得票数 1
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我在numPy值中有一个彩色图像和一个蒙版，定义如下：
img = cv2.imread(path)
mask = [13 16 17 23 24 25 29 30 31 100]
现在，我想要将所有像素更改为0或黑色，如果我的彩色图像红色通道值不在我的蒙版中。我可以通过循环来做到这一点，但我想用numPyish的方式来做到这一点。这个是可能的吗？
浏览 6提问于2020-05-30得票数 1
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给定两个ndarray (10000,2000)和另一个(10000，) 第二个类有10个不同的类("class1"，"class2"，...)混合在一起(没有顺序)。第二个数组的索引对应于第一个数组的第一个维度。 如何仅提取class1和class2的索引，并以numpy-ish的方式从数组1中选取适当的条目？ 例如，用于 ["class1", "class3", "class4", "class2", "class1"] 和 [
[1,1,1,1]
[2,2,2,2]
[3,3
浏览 13提问于2019-01-27得票数 0
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如何在Python Numpy中检查数组中的所有元素是否都是0或2？例如 if (all elements in c == 0) or (all elements in c == 2):
This is true
else :
This is False 它的意思是，如果c = numpy.array[0,0,2] It is true， 但如果是c=numpy.array[0,1,2]，它就是false。 谁能给我一段代码？
浏览 227提问于2019-07-29得票数 3
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3回答
标题非常清楚:我有一个numpy数组，类似于(假设ints) [ 1 2 10 2 12 2 ]，并且我希望删除所有出现的2，这样得到的数组就是[ 1 10 12 ]。最好我要尽可能快地做到这一点，因为我使用的是相对较大的数组。
NumPy有一个名为numpy.delete()的函数，但它将索引作为参数，而我没有。
编辑:这个问题确实不同于，我想这是一个更“一般”的案例。然而，从数组中删除事件的想法是足够基本的，值得自己明确地提出问题，所以我保留这个问题。
浏览 0提问于2018-11-29得票数 3
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3回答
假设您有一个以连续方式填充整数的2D数组，从左到右，从上到下。因此它看起来就像
[[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]]
假设现在有一个一维数组，其中一些整数显示在上面的数组中。让我们假设这个数组是[6,7,11]。我想提取包含列表元素的2D数组的块/块。对于这两个输入，结果应该是
[[ 6., 7.],
[11., nan]]
(我正在用np.nan填充它是不能重塑的)
这就是我写的。有更简单的方法吗？
import numpy as np
def
浏览 14提问于2020-03-07得票数 3
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例如，我有一个numpy数组a = np.arange(10)，我需要将ignore = [2,3,4]中的值赋值为255，如下所示：
a = np.arange(10)
ignore_value = [3,4,5]
a[a in ignore_value] = 255 # what is the correct way to implement this?
上面程序中的最后一行不能为Python3.5所接受，但它显示了我想做的事情。
编辑：
我找到了一个解决方案，但还没有矢量化。
for el in ignore_value:
a[a == el] = 255
这看起来很难看，而且非
浏览 1提问于2018-11-30得票数 2
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我有两个numpy数组：
a = np.array([12, 13, 10])
b = np.array([[22, 123], [10, 142], [23, 232], [42, 122], [12, 239]])
如果第一个元素不在b中，我希望删除a中的行。类似于：
c = np.delete(b, np.where(a not in b[:, 0]))
print(c)给出：
[ 22 123 10 142 23 232 42 122 12 239]
它不会删除元素：c应该看起来像
c = [[10, 142],
[12, 239]]
浏览 4提问于2022-03-16得票数 2
2回答
我有一个二维numpy数组：
a = np.array([[0,1],
[2,3]])
我有一份价值清单要保留：
vals_keep = [1,2]
我想测试数组中每个元素的列表成员资格。类似于：
mask = a in vals_keep
我想要的结果是：
array([[False, True],
[True, False]])
浏览 0提问于2018-06-27得票数 4
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我有一个熊猫数据，就像下面的图片。索引col具有字符串值(索引名称)，而不是整数值。
如何传递诸如a、d、e、'invalid_index‘等索引名称的列表/dic，并获得只包含所传递的有效值并忽略任何无效索引的过滤df。在这种情况下，df只包含a，d，e和忽略invalid_index。
这就是我现在拥有的：
filtered_df = df.loc['a'，'d'，'e']
这方面的问题是，如果我传递df中不存在的索引名，将得到一个错误。
例如filtered_df =df.loc[‘无效’，'d'，'e
浏览 6提问于2022-06-16得票数 0
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1回答
我会让代码解释我想要做的事情--我认为这很简单：
import numpy as np
arr1 = (1e5 * np.random.rand(int(1e4))).astype(int)
arr2 = (1e5 * np.random.rand(int(1e3))).astype(int)
arr3 = np.random.rand(int(1e4))
maskFn = lambda val: val in arr2
maskArr = np.vectorize(maskFn)(arr1)
outArr = arr3[maskArr]
我的解决方案可以处理少量的数据，但是现在我的数组
浏览 2提问于2019-12-05得票数 1
我认为in对此很有帮助，但它在不应该返回true的地方返回true。例如：
import numpy as np
a = np.array([])
for i in range(3):
for j in range(3):
a = np.append(a,[i,j])
a = np.reshape(a,(9,2))
print(a)
print([[0,40]] in a)
将打印为true。我不明白它为什么要这么做。是因为列表中有0吗？我希望只有当整个数组都在列表中时，才能打印为true。
我想要我的清单
[[0,1],
[0,2]]
并且仅当其中包含[0,x]
浏览 0提问于2018-06-10得票数 8
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从网格视图中显示数组的某些条目的最佳方法是什么。
我在正在设置的数组中有一个虚拟条目，以便在网格视图中显示。有什么方法可以选择性地抑制get视图中的条目吗？我不想让这个条目占用任何空间。感谢你的帮助。
我不想复制数组，我需要这个虚拟条目在另一个视图中显示。
浏览 3提问于2014-02-16得票数 0
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对于给定的熊猫，如下所示，
h1 h2 h3
mn a 1
mn b 1
rs b 1
pq a 1
we c 1
如果我在isin()中使用筛选，比如df[df["h2"].isin(["a","b"])]["h1"].unique()，它将产生以下结果：
h1
mn
rs
pq
与与列表中的任何元素匹配的行为不同，我需要找到与列表中所有元素匹配的条目，即所需的输出应该是：
h1
mn
如何才能做到这一点呢？is
浏览 5提问于2020-02-05得票数 1
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我想测试两个数组是否有公共元素。我试过了，但没有用。
a = np.array([4,5])
b = np.array([1,-1])
a.any() in b
这个还True..。
浏览 0提问于2018-07-23得票数 3
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我有一个形状为(1000000,32)的数组a和一个形状为(10000,32)的数组b
我想找到包含b的行的a的索引。我已经编写了以下代码：
I = np.argwhere((a == b[:, None]).all(axis=2))[:, 1]
当我在其他情况下测试它时，它工作得非常好。但是对于我当前的数组，它给出了以下错误：
...\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:111: DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error
浏览 2提问于2021-02-15得票数 0
2回答
我正在尝试从numpy数组中获取索引值，我尝试使用相交而没有效果。我只是想在两个数组中找到类似的值。一个是2D，我正在选择一个列，另一个是1D，只是一个要搜索的值列表，所以实际上只有二维数组。
我们将这个数组称为a：
array([[ 1, 97553, 1],
[ 1, 97587, 1],
[ 1, 97612, 1],
[ 1, 97697, 1],
[ 1, 97826, 3],
[ 1, 97832, 1],
[
浏览 2提问于2018-06-25得票数 0
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给定两个数组，arr1和arr2，我想从arr1中提取第一个cap元素，按照它在arr2中出现的顺序排列。因此，从下面的示例来看：
arr1 = np.array([3, 7, 1, 10, 2])
arr2 = np.array([0, 3, 1, 5, 2, 7, 6, 4])
cap = 3
在arr1中，3,7,1,2以3,1,2,7的形式出现在arr2中。我只想要前3，所以我想要的结果是array([3, 1, 2])。
我可以按以下方式得到我想要的结果：
ans = np.array([el for el in arr2 if el in arr1][:cap])
但是，当我只需要
浏览 3提问于2021-06-23得票数 1
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我必须要np.arrays，[1, 2, 3, 4]和[1, 2]说。我想为第一个数组创建一个掩码，这样对于第一个数组中的每个元素，如果它也在第二个数组中，则值为1，否则为0。抽样产出：
a = [1, 2, 3, 4]
b = [1, 2]
m = [1, 1, 0, 0]
a = [56, 57, 58, 59]
b = [56, 58]
m = [1, 0, 1, 0]
a = [21, 22, 23]
b = [21, 22, 23]
m = [1, 1, 1]
a = [10, 11, 12]
b = []
m = [0, 0, 0]
浏览 1提问于2021-05-03得票数 2
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我有两个形状为(n,3,2)和(n,2)的数字数组。
我想从第一个数组中删除一个或多个元素(这样它的形状将是(n-1),3,2或(n-2),3,2等等)。如果这些也是第二个数组的元素。
做这种事最好的方法是什么？任何帮助都是非常感谢的。
比方说
array1 =
[[[ 5.1 5. ]
[ 6.2 4.4]
[ 4. 6.3]]
[[ 4.2 4.5]
[ 4.4 5.3]
[ 4. 6.3]]
[[ 4.4 5.3]
[ 5.1 5. ]
[ 4. 6.3]]]
array2 =
[[ 4.2 4.5]
[ 4.4 5.3
浏览 1提问于2022-10-27得票数 -1
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3回答
如下所示：
>> arr = np.array([[0, 50], [100, 150], [200, 250]])
>>> values = [100, 200, 300]
>>> arr in values
期望：
array([[False, False],
[ True, False],
[ True, False]])
结果：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.an
浏览 8提问于2019-08-09得票数 1
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1回答
我试图检查数据库中的差异，为此，我需要比较同一元素中的两个数组。
我不是很远，但是当比较数组和.match({$expr: {$ne: ...})时，顺序很重要。所以我需要重新排序这些数组来比较它们。
我的脚本目前看起来是这样的：
db.users.aggregate()
.match({"companies": { $exists: true, $not: {$size: 0} }})
.lookup({
from: "companies",localField: "_id", foreignField:
浏览 4提问于2021-04-13得票数 0
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1回答
我有一个一维数组匹配和2d数组数据。我可以搜索这样一个或几个元素：
data[data[:,0] == match[0] ]
data[data[:,0] == match[0] & data[:,0] == match[1] ]
但是你如何去寻找所有的人：
data[ data[:,0] == match ]
我想在numba函数中我可以使用in1d()！：
mask = np.zeros(len(ar1), dtype=bool)
for a in ar2:
mask |= (ar1 == a)
return mask
浏览 1提问于2021-09-19得票数 0
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假设我有一个数组：
a = np.array([1,2,3,4,5])
现在，我想要查找该数组中元素的索引，这些索引对应于另一个数组输入给出的值：
input = np.array([2,4,5])
预期结果应该是：
result = [1,3,4]
布尔掩码对于元素索引1、3、4来说也是正确的。
我不想使用循环来解决这个问题。我假设一种可能的解决方案与numpy where()函数有关，但是使用这个函数，我一次只能将数组a的条目与数组输入的一个元素进行比较。因为输入的长度可能不同，所以我不能真正使用这种方法。你还有其他的想法吗？
提前谢谢。
浏览 1提问于2020-07-18得票数 3
3回答
所以我有一个矩阵3xn。有点像
A=[[1,2,3],
[6,2,5],
[8,1,7],
[2,9,8],
[1,9,3],
[1,4,3]]
和另一份B=清单1,2,5,6,8,9
因此，如果Ai中的每个元素都在列表B中，那么我必须删除该行。例如：第2、4行需要删除。
我写了类似的东西。
copy=[]
for i in A:
for j in B:
if int(j) in i:
for k in B[B.index(j):]:
if int(k) in i:
for l in B[B.index(k):]:
浏览 5提问于2022-06-24得票数 0
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我有一个数组，它包含一个三角剖分的脸，看起来如下：
faces = np.array([[4, 0, 1],
[5, 4, 1],
[7, 5, 1],
[7, 5, 4],
[3, 0, 1], # row to delete
[7, 3, 1],
[4, 2, 0],
[6, 4, 2],
[7, 6,
浏览 1提问于2022-06-29得票数 0
回答已采纳
3回答
假设我们有两个类似于这两个数组：
A=np.array([[1, 4, 3, 0, 5],[6, 0, 7, 12, 11],[20, 15, 34, 45, 56]])
B=np.array([[4, 5, 6, 7]])
我打算编写一个代码，在其中我可以根据数组B中的值找到数组的索引，例如，我希望最终的结果如下：
C=[[0 1]
[0 4]
[1 0]
[1 2]]
有人能给我一个解决方案或者暗示吗？
浏览 2提问于2021-09-19得票数 0
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这看起来(再一次)微不足道，但却把我难住了。
我需要在numpy数组中查找多个值的索引。我可以使用where和isin做到这一点，但无论找到多少索引，结果的长度始终为1。示例
import numpy as np
a = [1,3,5,7,9,11,13,15]
b = [1,7,13]
x = np.where(np.isin(a,b))
print(x)
print(len(x))
这将返回
(array([0, 3, 6]),)
1
我认为这是因为数组是元组中的单个项。如何只返回数组？
浏览 0提问于2019-02-27得票数 0
我有一个表格的数组x，
x = [[1,2,3,...,7,8,9],
[1,2,3,...,7,9,8],
...,
[9,8,7,...,3,1,2],
[9,8,7,...,3,2,1]]
我还为每一列设置了一个不允许的数字数组。我希望选择每列中只允许字符的所有行。例如，我可能只需要在第一列中没有任何[1,2,3]的行；我可以这样做，
x[~np.in1d(x[:,0], [1,2,3])]
对于任何一个专栏，我都能做到。但实际上，我希望对所有列同时执行此操作，只选择每个elemnt为其列的允许编号的行。我似乎无法让x.any或x.all做好这件事--我该怎么做呢？
编辑：为了澄清，每个
浏览 9提问于2021-05-19得票数 4
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我有一个二维numpy数组，我希望选择在给定列中具有特定值的行。对于单个数字或多个数字来说，这很简单，但我不能对列表执行此操作。下面是代码，以及我所获得的工作内容和我尝试使用的列表： matrix = np.ndarray([4, 5])
matrix[0,:] = range(1,6)
matrix[1,:] = range(6,11)
matrix[2,:] = range(11,16)
matrix[3,:] = range(16,21)
li=[9,19]
matrix2=matrix[matrix[:,3]==9] # this gives me one of the requ
浏览 9提问于2019-02-19得票数 3
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如何在numpy数组上执行"in“操作？(如果给定的numpy数组中存在元素，则返回True )
对于字符串、列表和字典，其功能是直观的。
下面是我把它应用到一个numpy数组中时得到的结果
a
array([[[2, 3, 0],
[1, 0, 1]],
[[3, 2, 0],
[0, 1, 1]],
[[2, 2, 0],
[1, 1, 1]],
[[1, 3, 0],
[2, 0, 1]],
[[3, 1, 0],
[0, 2, 1]]])
b = [[3, 2, 0],
[0, 1, 1]]
b
浏览 8提问于2016-09-12得票数 8
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我正在运行一个selenium脚本，该脚本捕获办公室位置和员工姓名，并保存到一个数据帧中。 Employee Office
John Doe Building One
Kim Joe Building One
Harry P Building two
Harry P Building Three
CSV
Employee Office
Kim Joe Building One
Harry P Building two
Harry P Building Three 我的代码如下 df2 = df2.append({'
浏览 19提问于2021-09-22得票数 0
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2回答
我有一个看起来很简单的问题，我找不到解决方案。也就是说，我有一个表，其中第一列包含所有可用应用程序的列表，而其他列表示用户及其拥有的应用程序列表：
我正在尝试将表转换为pandas DataFrame，并在第一列上对齐匹配值。所需的输出应如下所示：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('U:/Desktop/appdata.xlsx')
df.head(10)
Out[21]:
Applications User 1 User 2 User 3 User 4 User 5
0 App1
浏览 9提问于2019-08-18得票数 3
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我有一个数组
A=[[ 1 3 256 1556]
[ 2 3 507 1221]
[ 3 3 723 1192]
.....
[7558 2103 793 763]
[7574 2103 188 1443]
[7575 2103 713 757]]
我需要通过调整第一列中值的频率来删除行。例如，如果count( 1 )<8，我需要将包含1列值的所有行删除为1。
浏览 2提问于2022-05-18得票数 -2
5回答
让我们假设这两个数据格式具有相同的列数，但可能有不同的行数：
tmp = np.arange(0,12).reshape((4,3))
df = pd.DataFrame(data=tmp)
tmp2 = {'a':[3,100,101], 'b':[4,4,100], 'c':[5,100,3]}
df2 = pd.DataFrame(data=tmp2)
print(df)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11
print(df2)
浏览 21提问于2021-12-23得票数 2
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我正在研究一个非常简单的代码块上的JIT行为：
public class PlayWithAssembly {
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
random.nextInt();
}
}
实际上，就我的问题而言，main方法的内容是完全无关的。我在Ubuntu16.04.5上使用OpenJDK 10.0.1运行以下代码，并使用以下命令java -Xbatch -XX:+PrintCompilation -XX:CompileThresh
浏览 0提问于2018-11-21得票数 3
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3回答
我有一个Numpy数组A：
A = np.array([1,2,3,4,5,6,8,10,12,15,20,100,200,300,500])
另一个数字对的Numpy数组B：
B = np.array([[2000,1000],[5000,10000],[1,1000],[300,700],[500,5],[500,700],[1,5])
我正在寻找最有效的方法来找到的索引，第一次出现在B中的(如果可用的话)。数字对中的顺序并不重要。在上面的例子中，对[500,5]的数目表示A中找到的第一对。
是否有任何优雅的Numpy解决方案，而不对每一对逐一循环？感谢任何暗示！
浏览 0提问于2020-02-04得票数 0
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