numpy.argwhere 返回的为索引值的array

最新推荐文章于 2024-06-14 08:45:32 发布
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原文链接：https://www.w3cschool.cn/doc_numpy_1_10/numpy_1_10-generated-numpy-argwhere.html

本文详细介绍了 NumPy 库中的 argwhere 函数，该函数用于返回输入数组中非零元素的位置。通过实例演示了如何使用 argwhere 函数进行数组操作，适用于需要查找特定条件元素位置的场景。
Python 获取numpy.array索引值的实例
09-18
对numpy.array进行索引是日常操作，而获取一个数组中特定值的所有索引值则是一个常见需求。我们可以利用numpy提供的几种函数来实现这一操作。其中，np.where和np.argwhere是最常用的两个函数。 np.where函数返回...
numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法
09-20
`indices`将是一个元组，包含了所有值为3的元素的索引。在上面的例子中，`indices`会是`(5, 9, 14)`，表示元素3在数组中的位置。 然而，`where()`函数并不适合直接查找某个范围内的索引。例如，如果我们想找出数组...
python中的 np.argwhere()的返回值、
qq_42907167的博客
06-23 1600
A=np.arange(6).reshape(2,3) np.argwhere(A>0) 其返回值为，第0行的第2个数‘ 第一行的第0个，1 个，2个’
numpy 中的数组条件索引 where
Lily的博客
12-22 1539
import numpy as np a = np.array([1,2,3,-1,-2,9]) where 的条件索引使用： c = np.where(a==3) print(c) # tuble print(c[0]) 结果： ss = np.where((a>=1)) ss_value = a[ss] print(ss[0]) # 对应的索引 print(ss_value) # 索引对应的值 结果： 在原数组中修改值： a[a>0] = 0 # 在原数组上进行修改 print(
numpy.where的用法
Anders's Blog
03-11 3741
在用Python处理大量数据时，Python的数据科学库极为有用，这里要提到的就是Numpy库。在Numpy库里有个where函数，它是Python中三元表达式 x if condition else y的另一种版本。为了更好的理解numpy.where函数，我们来看几个where函数的使用例子。 传统三元表达式 有种情况，假设我们有xarr和yarr两个NumPy数组，还有一个cond的包含布尔...
numpy中 where函数的用法
weixin_52703681的博客
01-13 3955
在我的理解中np.where函数有三个用法 1. np.where()[0] 和 np.where()[1] where在我的理解中是一个寻找数组中某个元素的函数，在此用法中np.where()[0] 表示行索引，np.where()[1]表示列索引 具体如下 import numpy as np array = np.arange(12).reshape(3,4) print('array:', array) print('np.where(array > 5):', np.where(array
numpy_argwhere函数
健身房
01-05 5480
  numpy的argwhere函数用于返回数组中非0元素的坐标。 import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2, 3) print("a =", a) b = np.argwhere(a > 1) print("b =", b) 执行结果： a = [[0 1 2] [3 4 5]] b = [[0 2] [1 0] [1 1] [1 2]] ...
Numpy.argwhere
05-23
例如，如果有一个二维的数组 arr，那么 numpy.argwhere(arr) 将返回一个包含非零元素索引的二维数组，其中每个非零元素索引均表示为一个长度为 2 的元组。下面是一个示例： ```python import numpy as np arr = np...
numpy.argwhere在Python中的含义
最新发布
04-15
`numpy.argwhere` 用于返回数组中满足指定条件的元素坐标，**返回值为二维数组**，每行对应一个满足条件的元素在多维数组中的位置索引。 示例：在三维数组中查找元素值大于5的位置时，输出形式为`[[x1,y1,z1], [x2,...
Numpy 数组的其他函数--索引argwhere、去重unique、排序sort
qq_46044325的博客
08-30 2962
1. np.abs(x)、np.fabs(x) 计算数组各元素的绝对值 2. numpy.sqrt() 返回参数的平方根 3. np.square(x) 计算数组各元素的平方 4. numpy.exp() 返回e的幂次方，e是一个常数为2.71828 5. np.log(x) 、np.log10(x)、np.log2(x) 计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数 11. arcsin()、arccos()、arctan()、arcsinh()、arccosh()、arctanh() 返回给定角度的反
numpy数组最值索引
03-07
python中获取numpy数组每列最大值的索引，输出其行坐标。
numpy中np.where的用法
u012991643的博客
01-09 1039
numpy中np.where的用法
numpy 查找 返回索引_Numpy 技巧总结
weixin_33954874的博客
01-09 2603
快速入门教程 | NumPy 中文​www.numpy.org.cn创建保存np.genfromtxt(data, ...) 链接np.genfromtxt(data, ...) >>> data = BytesIO("So it goesn#a b cn1 2 3n 4 5 6") >>> np.genfromtxt(data, skip_header=1...
np.argwhere（）的用法
热门推荐
liguandong
03-23 10万+
np.argwhere( a ) Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。返回数组中所有大于1的数字的索引值。...
Python numpy.argwhere()
早起CaiCai的学习空间
02-04 1228
找到位置的索引值 参考链接
【Python】 如何在NumPy数组中获取N个最大值的索引？
PythonWeb实践
06-14 2410
请注意，本篇文章的示例代码和解释都是为了帮助初学者更好地理解如何在 NumPy 中获取最大值的索引，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整。函数，我们可以方便地找到数组中的最大值及其索引。这些函数是处理数值数据的强大工具，特别是在数据分析和科学计算中。理解这些函数的工作原理和使用方式，将大大提高你在 Python 编程中的效率。NumPy 是 Python 中一个强大的科学计算库，它提供了大量的数学函数来操作数组。在处理数据时，我们经常需要找到数组中的最大值或最小值，以及它们对应的索引。
NumPy数值计算基础（超详细的numpy使用方法）
sjjsaaaa的博客
10-15 1万+
NumPy数值计算基础 NumPy是在1995年诞生的Python库Numeric的基础上建立起来的，但真正促使NumPy的发行的是Python的SciPy库。但SciPy中并没有合适的类似于Numeric中的对于基础数据对象处理的功能。于是，SciPy的开发者将SciPy中的一部分和Numeric的设计思想结合，在2005年发行了NumPy。 NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建n维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。 NumPy的诞生弥补了这些缺陷，它提
NumPy的实用函数整理之where
学习爱好者fz的博客
01-19 2074
NumPy的实用函数整理之wherewhere() NumPy函数where()用于条件返回，根据条件确定返回值，或返回满足条件索引。 where() where(condition, x=None, y=None) 其中参数 condition : numpy数组，数组元素为布尔值。 x, y: numpy数组，其中x，y，condition必须有相同的维度 函数返回值： numpy数组，满足条件返回索引对应的x的值，不满足则返回y的值。 举例如下： 例1： 输入： a = np.arange(10)
索引 2 超出范围。_Python NumPy 索引与切片
weixin_39804629的博客
12-05 806
NumPy 索引与切片ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，一维数组的索引切片操作与Python列表的操作很相似。>>> import numpy as np>>> x = np.arange(10)>>> xarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> x[2]2>...
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