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本文研究的主要是numpy使用技巧之数组过滤的相关内容,具体如下。

当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时,将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素。使用布尔数组作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间,注意这种方式只对应于布尔数组(array),不能使用布尔列表(list)。

> x = np.arange(5,0,-1)
> x
array([5, 4, 3, 2, 1])
> x[np.array([True, False, True, False, False])]
> # 下标为True的取出来,布尔数组中下标为0,2的元素为True,因此获取x中下标为0,2的元素
array([5, 3])
> x[[True, False, True, False, False]]#Error,这不是我们想要的结果
> # 如果是布尔列表,则把True当作1, False当作0,按照整数序列方式获取x中的元素
array([4, 5, 4, 5, 5])
> x[np.array([True, False, True, True])]
> # 布尔数组的长度不够时,不够的部分都当作False
array([5, 3, 2])
> x[np.array([True, False, True, True])] = -1, -2, -3#只修改下标为True的元素
> # 布尔数组下标也可以用来修改元素
> x
array([-1, 4, -2, -3, 1])

注意:布尔数组一般不是手工产生的,通常我们使用一条布尔表达式来得到,如:

> x = np.random.rand(10) # 产生一个长度为10,元素值为0-1的随机数的数组
> x
array([ 0.72223939, 0.921226 , 0.7770805 , 0.2055047 , 0.17567449,
    0.95799412, 0.12015178, 0.7627083 , 0.43260184, 0.91379859])
> x>0.5
> # 数组x中的每个元素和0.5进行大小比较,得到一个布尔数组,True表示x中对应的值大于0.5
array([ True, True, True, False, False, True, False, True, False, True], dtype=bool)
> x[x>0.5]# x>0.5是一个布尔数组
> # 使用x>0.5返回的布尔数组收集x中的元素,因此得到的结果是x中所有大于0.5的元素的数组
array([ 0.72223939, 0.921226 , 0.7770805 , 0.95799412, 0.7627083 ,
    0.91379859])

总结

以上就是本文关于numpy使用技巧之数组过滤实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

标签:
numpy,数组,python,numpy,数组,numpy,数组拼接,python,numpy,数组过滤

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