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最近的项目中大量涉及数据的预处理工作，对于ndarray的使用非常频繁。其中ndarray如何进行数值筛选，总结了几种方法。
1.按某些固定值筛选
如下面这段代码从，ndarray中可以筛选出数值等于3的子数组和其在原数组中的索引位置。
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where(arr==3)) print(arr[np.where(arr == 3)]) Output: (array([ 5, 9, 14], dtype=int32),) [3 3 3]
2.按多个固定值筛选
按上述方法筛选多个固定值也是可行的，将不同条件用括号括起来，之间打 | 即可。
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where((arr == 3) | (arr == 1))) print(arr[np.where((arr == 3) | (arr == 1))]) Output: (array([ 0, 1, 2, 5, 9, 14, 16], dtype=int32),) [1 1 1 3 3 3 1]
3.按范围筛选
除了按固定值，我们还可以按一定的范围进行筛选
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(np.where(arr > 3)) print(arr[np.where(arr > 3)]) Output: (array([ 3, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15], dtype=int32),) [ 134 45 46 45 65 23424 234 12 12 546]
如果不需要index，还可以有更快的方法
import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2]) print(arr[arr > 3]) Output: [ 134 45 46 45 65 23424 234 12 12 546]
那为什么还需要用np.where呢？因为索引可以满足不同数组间的筛选，比如有a, b 两个数组我们需要筛选出所有a == 0的b时即可使用np.where函数。
import numpy as np a = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]) b = np.arange(len(a)) print(a) print(b) print(b[np.where(a == 0)]) Output: [0 0 1 1 0 1 1 0 1] [0 1 2 3 4 5 6 7 8] [0 1 4 7]
以上这篇numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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暂无numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/9
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。