怎样将Numpy矩阵中大于或小于某一个值的元素的值统一置为某什值【用函数where()】

最新推荐文章于 2024-08-19 17:48:40 发布

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这篇博客介绍了numpy库中的where()成员函数，用于根据条件选择数组元素。然而，文章指出where()不支持直接判断值是否在某范围内，如`3<A1<5`这样的表达式会导致错误，因为数组的真值判断不明确。正确的做法是使用any()或all()函数来规避这一问题。

可以用成员函数where()实现这一需求。
详情见博文 https://blog.youkuaiyun.com/wenhao_ir/article/details/125295819
需要补充说明一点的是：成员函数where()不支持选择介于某个范围的值，即下面的写法是错误的：

A2 = np.where(3 < A1 < 5, 100, A1)

这样写，会报下面的错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

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替换numpy数组中大于指定阈值的元素为新值

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05-23

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在Python中使用numpy库时，我们经常需要对数组进行各种操作。其中一个常见的任务是将数组中大于指定阈值的元素替换为新的值。使用这个函数，我们可以非常方便地替换numpy数组中大于指定阈值的元素。函数将其中大于3的元素全部替换为0。在示例中，我们创建了一个长度为6的数组，并调用。替换numpy数组中大于指定阈值的元素为新值。选择出所有大于阈值的元素，然后使用。在函数中，我们首先使用。上述代码中，我们定义了一个函数。号将它们全部赋为新值。表示要被替换的数组，

Python数组优化-NumPy数组中大于某个值的所有元素

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要将NumPy数组（np.array）中大于150的数据改为0，使用布尔索引

longe20111104的博客

04-08

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要将NumPy数组（np.array）中大于150的数据改为0，你可以使用布尔索引。

numpy矩阵中令小于0的元素改为0

最新发布

02-27

嗯，用户让我用Python的numpy库生成一个5x5的随机矩阵，数值在0到50之间。然后计算每列的平均值，把大于平均值的元素设为1，小于的设为0，最后输出结果。我得一步步来想怎么做。首先，我需要导入numpy库对吧？通常...

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06-11

可以使用numpy库中的random模块生成指定大小的随机矩阵，并利用numpy的函数计算矩阵的均值和元素的总和。...然后使用numpy的where函数将大于均值的元素置为1，小于等于均值的元素置为0，最后输出修改后的矩阵。

【Numpy】根据条件批量修改元素的值（numpy.where）

XavierJ的博客

08-09

1万+

文章目录引言描述示例单条件多条件参考引言 Numpy 数组如果想根据条件批量修改元素的值可以使用 numpy.where() 函数。描述 numpy.where(condition[, x, y]) 第一参数 condition 是条件，条件成立，返回 x 作为元素的值；否则，返回 y 作为元素值。示例单条件 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(10) >>> a array([0, 1, 2,

Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例

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python：如果我们想把numpy数组中小于10的数字替换为0，把大于10的替换为10，应该怎么做？？

博樽

10-20

1万+

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安之ccy的博客

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Python-Numpy模块

qq_43606835的博客

11-14

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clip函数：用于限制数组的值，比如所有的数据都应处于[0,1]之间，小于0的数设置为0，大于1的值设置为1. import numpy as np np.random.seed(1) data = np.random.normal(65,20, [25,2]) data1 = np.clip(data, a_min=30, a_max=100) 参考：Python拾遗系列：numpy 如何将大于或小于阈值的值替换为给定的阈值？ - 简书 ...

numpy：np.where多个筛选条件

不负长风

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