脚本专栏

numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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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。

标签：
numpy,ndarray,筛选,数组,关联
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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