numpy 布尔索引 三元运算裁剪 200312

NumPy数组操作精要
最新推荐文章于 2024-07-10 00:07:36 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-10 00:07:36 发布 · 145 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨NumPy数组的基本操作，包括数值修改、比较运算、布尔索引、三元运算符使用及数组裁剪技巧。同时，解析如何正确处理NaN类型数据，确保数组操作的准确性与效率。

numpy中数值的修改

在这里插入图片描述

数组[选择] = 值

效果

所有被选中的都会成为这个值

数组的比较运算

  • 原始数据

在这里插入图片描述

  • 比较运算

在这里插入图片描述
所有小于10的都是True

  • 修改值

在这里插入图片描述
所有True的位置的数都变成了指定的数据

根据数据大小选择出内容

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

小结 布尔索引

在这里插入图片描述

三元运算符 where

在这里插入图片描述

np.where(条件，成立时的值，不成立时的值)

条件的格式：
数组>数据
数组<数据

在这里插入图片描述

裁剪 clip

在这里插入图片描述

数组.clip(数值1，数值2)

效果：
把数组中小于数值1的替换为数值1
把数组中大于数值2的替换为数值2

nan类型

  • 原数据

在这里插入图片描述

  • 定点转换为nan

在这里插入图片描述

失败了

原因是

nan是一个浮点数据

需要把数组转成浮点成员的数组才可以

  • 把数组转换为浮点类型的

在这里插入图片描述

  • 让指点的点变为nan类型

在这里插入图片描述

数据 = np.nan
whalecode
关注
Python NumPy 学习
南淮北安的博客
09-01 561
Numpy 提供了一个在 Python 中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于处理多维数组（矩阵）的库 用来存储和处理大型矩阵，比 Python 自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、节省空间 矩阵运算，无需循环，可完成...
数据分析matplotlib&numpy
捕翼^的博客
12-30 1196
一、数据绘图matplotlib matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建 官网：https://matplotlib.org/ 绘制折线图 matplotlib基本要点 每个红色的点是坐标，把5个点的坐标连接成一条线，组成了一个折线图。那么到底如何把它通过代码画出来呢？ 在使用绘图的时候应该还要考虑下面的要点： 1.设置图片大小（想要一个高清无码大图） 2.保存到本地 3.描述信息，比如x轴和y轴表示什么，这个图表示什么 4
python脚本根据mask掩码/像素数组裁剪图片
Garson的博客
03-31 5286
🎈根据mask rcnn生成的json结果文件，读取并裁剪原图分割结果。主要裁剪逻辑是：根据image的mask数组进行与操作，只保留像素为1的遮罩区域。
pandas布尔索引--通过多个条件布尔运算选取行数据
李的博客
02-26 7733
需求 通过多个条件的 & | 运算，选取DataFrame中的行数据 方法 源数据： StuID Type Num 0 111021 Math 89 1 111021 English 93 2 312983 English 91 3 314621 English 82 4 314621 Math 92 5 112341 Math 82 筛选条件： ...
简单的三元表达式
weixin_41905935的博客
07-02 2899
&lt;!DOCTYPE html&gt;&lt;html lang="en"&gt;&lt;head&gt; &lt;meta charset="UTF-8"&gt; &lt;meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"&gt; &lt;met
Numpy基础四：索引
weixin_42170119的博客
08-13 309
1、索引一维数组 import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a1) # [1, 2, 3, 4] #元素索引 print(a1[0]) # 1 print(a1[2]) # 3 ##2、索引二维数组 import numpy as np a2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(a2[2, 1]) # 8
numpy数组，numpy索引，numpy中nan和常用方法
weixin_55438199的博客
12-25 747
numpy基础知识
数据挖掘工具numpy（四）Numpy数据筛选运算
TFATS的博客
05-22 1132
一，numpy中数值的修改 import numpy as np temp = np.arange(30).reshape(6,5) print(temp) temp[:,1] = 0 print(temp) # -------------output--------------------- [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14] [15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24] [25 26 27 28 29
python数据分析numpy
m0_53068976的博客
09-05 1749
numpy基本用法
numpy
m0_73757048的博客
02-27 68
numpy
Numpy详解
qq_59084325的博客
07-28 3147
Numpy详解
数据分析3大工具NumPy,Matplotlib,Pandas总结
ChanZany的博客
04-21 1702
数据分析3大工具NumPy,Matplotlib,Pandas总结 汇总了所有常用的相关知识点 目录数据分析3大工具NumPy,Matplotlib,Pandas总结数据分析常用包学习matplotlib绘制折现图绘制散点图绘制条形图绘制直方图numpy创建数组数组的形状数组的计算轴的概念从文件中读取数据(一般不用,因为pandas模块提供了更好用的API)numpy中的转置索引和切片数组的拼...
“Numpy数据分析与挖掘：高效学习重点技能“
光就是羁绊之力，它会再度被某人继承，散发出耀眼的光。
07-10 1205
在计算统计中，如果把nan的值替换为0进行统计，这样并不合适，替换之前的平均值如果大于0，替换之后均值肯定会变小；统计存在有nan的列，将nan的列中其它不等于nan的值进行mean求出均值，：小于15000的赋值为15000，大于等于50000的赋值为50000。：小于15000的赋值为0，大于等于15000的赋值为10。将统计除nan列的均值，再将均值赋值给当前列的nan值上；在数组运算中，不同的列，但是相同的行，是可以进行运算的；1.均匀分布：在相同的大小范围内的出现概率是等可能的；
多功能仿真软件Multisim中MC1496信号乘法混合电路仿真资源
最新发布
11-27
本资源包含了一个使用Multisim仿真软件实现的MC1496信号乘法混合电路的工程文件。此电路是根据网络上的电路图自主绘制的，旨在帮助电子爱好者、工程师及学生更好地理解和学习信号乘法混合电路的原理及其在实际应用中的表现。 文件描述 文件名：multisim仿真MC1496实现的信号乘法混合.rar 内容：Multisim仿真工程文件，包含电路图和相关仿真设置。 注意事项 本资源为仿真文件，运行前请确保已安装Multisim仿真软件。 电路图仅供参考，如有任何疑问或需要帮助，请根据个人学习途径寻求解答。 本资源中所包含的电路图是根据网上资料自主绘制，如有不准确之处，请以实际应用为准。 使用说明 解压下载的文件至指定文件夹。 打开Multisim软件，选择“打开工程”功能，找到并打开解压后的工程文件。 根据个人需求进行仿真实验或修改电路参数。
基于PyQt5的Python图书管理系统开发实践
11-27
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境，结合PyQt5图形界面开发库，设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求，通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式，包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项，通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面，设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体，各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统： 1. 图书编目管理：支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录，提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控：实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标，设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理：建立完整的读者信用评价体系，记录借阅历史与违规行为，实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理：涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程，支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成：按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置：提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面，界面设计遵循Material Design设计规范，采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定，运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障，关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景，通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性，采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计，为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理工科研究生学习课程-最优化理论与方法
11-27
文档主要为最优化理论与方法学习过程中的笔记记录，包含各类题型，牛顿法，最速下降法，单纯形法，动态规划法，大M法等
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）
11-27
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）内容概要：本文档是一份关于“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”的硕士论文复现资源，重点围绕价格型需求响应展开，结合Python代码实现，对配电网在考虑用户侧响应情况下的供电能力进行建模与评估。内容涵盖电力系统中需求响应机制的设计、负荷调整模型的构建、优化算法的应用以及供电能力的量化分析，旨在通过仿真手段提升配电网运行效率与可靠性，并验证所提方法的有效性。文档还附带完整的代码资源链接，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和复现硕士论文中的需求响应模型与供电能力评估方法；②支撑科研项目中对配电网灵活性与用户侧互动机制的研究；③为微电网、虚拟电厂等领域的优化调度提供技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的网盘资源下载完整代码与数据，边运行代码边理解模型细节，重点关注需求响应建模与供电能力计算的实现逻辑，同时可扩展应用于其他优化场景。
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
11-27
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
深入理解numpy数组索引与切片
除了基本的索引和切片，NumPy还支持更高级的索引技术，如布尔索引、整数列表索引和切片组合。例如，你可以通过一个布尔数组来选取满足特定条件的元素，或者通过整数列表来选取特定位置的元素。 理解和掌握NumPy中的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值