Cris 的 Python 数据分析笔记 02：NumPy 数据定位

最新推荐文章于 2023-08-09 10:21:17 发布
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分类专栏： Python NumPy 文章标签： Python NumPy 数据分析 数据挖掘 基础语法和矩阵
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02. NumPy 数据定位

文章目录

1. numpy 快速判断每个元素

import numpy as np

vector = np.array([1,2,3,5,2])
# array([False,  True, False, False,  True])  可以快速对 ndarray 中的每个元素进行判断，返回的是一个包含每个元素比较的列表的元祖
vector == 2

'''
    快速对二维数组中的每一个元素进行判断，返回的数据类型也是二维数组/list of list
    array([[False,  True, False],
           [False, False,  True],
           [ True,  True, False]])
'''
matrix = np.array([[
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Numpy、Pandas标签“loc”、位置“iloc”、混合标签“ix” 在行列中定位及索引事例
03-14 4244
Pandas的定位引用是非常细节内容，再加上行列运用是数据处理必不可少的环节，所以精确学好细节对处理数据有非常大帮助。 1.开头惯性保留作者和明示代码格式 # usr in DataAnalysis by 小K # -*-coding-UTF-8-*- 2.引入第三方库，著名的Numpy和Pandas import pandas as pd import numpy as np ...
python 求某条线上特定x值或y值的点坐标
bernieyangmh的博客
11-13 8902
问题可以转换为：求一条垂直于x轴或平行于y轴的直线与该线的交点import numpy as np import shapely.geometry as SG#某条线 list(zip(x,y))为线上的坐标点的list line = SG.LineString(list(zip(x,y)))#(1,0)到(1,100)两点的连线 yline = SG.LineString([(1, 0), (1,
python numpy查询定位赋值数值所在行列详解
Linuxprobe18的博客
10-10 1470
取出x中元素最大值所对应的索引，按照a[0][1]中的a[1]方向，即行方向搜索最大值。z=x[:,:2] # 等价于 z=x[:,0:2]，等价于 z=x[...,0:2]y = np.where(x>5,x,0) #满足大于5的值设置为x，不满足的设为0。y=x[:2] # 等价于 y=x[:2,:]，等价于 y=x[0:2,...]#[a:b,c:d] 表示取a-b行，c-d列。print("最大值所在行：",y[0],"最大值所在列：",y[1])x[:,1] = 321 # 指定列赋值。
【Python】numpy方法合辑-数组查询定位
会飞的大象
02-17 3643
（一）argmax numpy.argmax(a, axis=None, out=None) # 返回沿轴的最大值的索引 #3在多次出现最大值的情况下，返回对应于第一次出现的索引。 # 参数 """ a：数组 axis=None：默认情况下，将数组展平成一维数组，然后返回最大值的索引 """ #demo arr = np.arange(9).reshape(3, -1) print(arr) ...
python从全国数据中截取研究区数据
最新发布
Phoebebbbb的博客
08-09 224
拿到了全国的NDVI数据，但数据量庞大，不利于处理，所以写了以下代码将数据筛选出一定经纬度范围内，再进行后续研究。为什么有两个代码，是因为在读取数据的时候，1-9月和10-12月的识别方式不同，但我没有学会解决方法，只能分两部分提取。表格中0、1、2列分别代表纬度、经度、NDVI值。
Cris 的 Python 数据分析笔记 01：NumPy 基本知识
11-15 1349
01. numpy 的基本知识 文章目录01. numpy 的基本知识1. numpy 的第一个函数 genfromtxt2. numpy 的第二个函数 array3. numpy 的第三个函数 shape4. numpy 的 ndarray 数据类型的 dtype 属性5. numpy 的 ndarray 数据类型如何取值6. numpy 的 ndarray 切片7. numpy 的 二维数组切...
Cris 的 Python 数据分析笔记 04：NumPy 矩阵的复制，排序，拓展
11-18 547
04. 矩阵的复制，排序，拓展 文章目录04. 矩阵的复制，排序，拓展1. NumPy 的引用问题2. 浅复制3 深复制4. 索引求最值5. title 扩展6. sort 排序 1. NumPy 的引用问题 import numpy as np # 同一个对象的不同引用将会互相影响（实质改变的都是同一个对象） a = np.arange(12) b = a print(a is b) prin...
Cris 的 Python 数据分析笔记 03：NumPy 矩阵运算和常用函数（重点）
11-18 344
03. 矩阵运算和常用函数（重点） 文章目录03. 矩阵运算和常用函数（重点）1. numpy 矩阵判断和计算1.1 与运算1.2 或运算1.3 或运算作为矩阵索引赋值1.4 或运算为二维矩阵赋值1.5 astype 改变元素数据类型1.6 极值函数1.7 axis 指定维度求和1.8 符号计算2. numpy 常用函数（重点）2.1 reshape 函数快速重构二维矩阵2.2 矩阵的初始化2.3...
Cris 的 Python 数据分析笔记 07：Pandas 中的 Series 数据结构
11-22 414
文章目录1. DataFrame 和 Series 关系2. 新建 Series 数据结构（key 和 value）3. Series 的排序4. 区间求值5. 根据 index 求不同媒体对相同电影评分的均值 # Series (Collection of values) # DataFrame (Collection of Series Objects) ''' Pandas 读取的 ...
python 定位array坐标
X_windy的博客
03-24 3109
python中快速寻找array坐标索引 import numpy as np a = np.array([[0,0,1,2], [1,1,0,0]]) # 找到a内大于0的坐标并返回为array coords = np.array(np.where(a>0)) # 返回值 array([[0,0,1,1], [2,3,0,1]]) ...
python numpy和list查询其中某个数的个数及定位方法
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1. list 查询个数： 调用list.count(obj)函数，返回obj在list中的个数。 输入： list_a = [2 for x in range(5)] print(list_a) a_count = list_a.count(2) print(a_count) 输出： [2, 2, 2, 2, 2] 定位元素： 调用list.index(obj)函数，返回待查找对象第一个匹配项的位置。 输入： #!/usr/bin/python aList = [123, 'xyz', 'zara', 'abc']; print "Index for xyz : ", aList.in
numpy快速生成图像各点坐标并间隔取点
cxn304的博客
06-29 1986
numpy快速生成图像各点坐标并间隔取点 x = np.linspace(0,train_data.lie,60,endpoint=False) # 加密 y = np.linspace(0,train_data.hang,60,endpoint=False) X, Y = np.meshgrid(x, y) Y=Y.flatten() X=X.flatten() tense_points=np.vstack((X,Y)).transpose() 如此即可生
数据挖掘工具numpy（五）Numpy数据统计运算
TFATS的博客
05-22 401
一，numpy中常用的统计函数 import numpy as np a = np.arange(20).reshape(4,5).astype(float) a[2,3] = np.nan print(a) # 按行求和 # print(a.sum(axis=1)) # 按行求均值 # print(a.mean(axis=1)) # 按行求中值 # print(np.median(a,axis=1)) # 按行求最大值 # print(a.max(axis=1)) # 按行求最小值 # pri
Numpy库
m0_60093126的博客
06-03 105
1.列表和数组列表中每一个元素的数据类型可以不同数组每个元素数据类型相同2.数据维度的python表示一维数据：列表和集合类型二维数据：列表类型，是多个一维数据组合而成多维数据：列表类型，是一维或二维数据在新维度上扩展形成高维数据：字典类型，仅仅使用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构3.Numpy的引用Import numpy as npN维数组对象 ndarray 在数组a b中，np使a和b成为一个数组对象可以直接相加减ndarray数组对象可以去掉元素之间所需要的循环，使一维向量更想单个数据，可以提
python numpy和list查询其中某个数的个数及定位
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numpy返回array中元素的index
vernice的专栏
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import numpy a = numpy.array(([3,2,1],[2,5,7],[4,7,8])) itemindex = numpy.argwhere(a == 7) print (itemindex) print a
Python--numpy和list，查询指定元素的个数及其位置
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numpy 查询指定元素个数： 调用numpy的sum函数 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 1]]) >>> print a array([[0, 1, 2], [3, 4, 1]]) >>> print np.sum(a ==...
Numpy中找出array中最大值所对应的行和列
给永远比拿愉快
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Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。 如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
Python寻找矩阵中最大的元素并定位其位置
DeniuHe的博客
09-12 2907
Python寻找矩阵中最大的元素并定位其位置
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