【Python】numpy中的比较运算

最新推荐文章于 2024-09-06 21:01:22 发布

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本文探讨了Python的numpy库在Fancy Index方面的应用，重点在于讲解比较运算的使用，包括如何进行各种比较操作。内容源于《Python全栈工程师特训班》课程，适合numpy初学者和进阶者参考。

import numpy as np

Fancy Index

x = np.array(list('ABCDEFG'))
x    # array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'], dtype='<U1')

x[1]    # 'B'
x[1:3]    # array(['B', 'C'], dtype='<U1')
x[1:5]    # array(['B', 'C', 'D', 'E'], dtype='<U1')
x[1:5:2]    # 等步长 array(['B', 'D'], dtype='<U1')
[x[1], x[2], x[4]]    # ['B', 'C', 'E']
ind = [1, 2, 4]
x[ind]    # array(['B', 'C', 'E'], dtype='<U1')

ind = np.arange(1, 5).reshape(2, -1)
ind    # array([[1, 2],
                [3, 4]])
x[ind]    # array([['B', 'C'],
                   ['D', 'E']], dtype='<U1')

X = np.arange(16).reshape(4, -1)
X    # array([[ 0,  1,  2,  3],
              [ 4,  5,  6,  7],
              [ 8,  9, 10, 11],
              [12, 13, 14, 15]])
row = [0, 1, 3]
col = [1, 2, 3]
X[row, col]    # array([ 1,  6, 15])
X[1:3, col]    # array([[ 5,  6,  7],
                        [ 9, 10, 11]])
col = [True, True, False, False]
X[1:3, col]    # array([[4, 5],
                       [8, 9]])

比较运算

x = np.arange(10)
x    # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

x < 5    # array([ True,  True,  True,  True,  True, False, False, False, False, False])
x[x<5]    # array([0, 1, 2, 3, 4])
x >= 5    # array([False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True, True])
x == 5    # array([False, False, False, False, False,  True, False, False, False, False])
x != 5    # array([ True,  True,  True,  True,  True, False,  True,  True,  True, True])

x - 1 != x // 2    # array([ True, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True, True])

x + 2 == x // 2 + 3    # array([ True, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True, True])

x[x + 2 == x // 2 + 3]    # array([1, 2])

X < 5    # array([[ True,  True,  True,  True],
                  [ True, False, False, False],
                  [False, False, False, False],
                  [False, False, False, False]])
x = x + 2    # 执行2次
x    # array([ 4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])
np.sum(x < 8)    # 4
np.count_nonzero(x < 8)    # 4
np.any(x < 4)    # False
np.any(x <= 4)    # True
np.all(x > 4)    # False
np.all(x >= 4)    # True

np.sum(X % 2 == 0)    # 8
np.sum(X % 2 == 0, axis=0)    # array([4, 0, 4, 0])
np.sum(X % 2 == 0, axis=1)    # array([2, 2, 2, 2])
np.sum((X > 2) & (X < 10))    # 7
np.sum((X == 2) | (X == 10))    # 2
np.sum(~(X == 2))    # 15
X[(X > 2) & (X < 10)]    # array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

X[:, -1]    # array([ 3,  7, 11, 15])，最后1列
X[:, -2]    # array([ 2,  6, 10, 14])，倒数第2列
X[:, -1] % 3 == 0    # array([ True, False, False,  True])
X[X[:, -1] % 3 == 0]    # array([[ 0,  1,  2,  3],
                                 [12, 13, 14, 15]])
X[X[:, -1] % 3 == 0, :]    # array([[ 0,  1,  2,  3],
                                    [12, 13, 14, 15]])
X[X[:, -1] % 3 == 0, -1]    # array([ 3, 15])
X[X[:, -1] % 3 == 0, 1:3]    # array([[ 1,  2],
                                      [13, 14]])

注：代码来自《Python全栈工程师特训班》课程