Numpy Python：大于或小于某个值的numpy数组

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy Python创建一个仅包含大于或小于某个特定值的数组。我们将探索以下内容：

1. 在Numpy Python中使用np.where()

2. 使用布尔索引

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np.where()

np.where()函数可以帮助我们快速检索数组中符合特定条件的元素，然后将其转换为布尔值True或False。我们可以将这种布尔数组用作索引来创建新数组，其中仅包含符合条件的元素。

以下是一个示例代码，它创建一个包含大于5的元素的数组：

import numpy as np

# 创建一个包含整数1到10的数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

# 用np.where()函数查找大于5的元素，并将其转换为True
b = np.where(a > 5, True, False)

# 打印结果
print(b)

输出结果：

[False False False False False  True  True  True  True  True]

在上面的代码中，我们首先定义了一个数组a包含整数1到10。我们使用np.where()函数查找大于5的元素，并将其转换为True。最后，我们打印出结果。

为了将这个布尔数组b转换为真正的值，我们可以将它作为索引：

# 使用索引创建新数组
c = a[b]

# 打印结果
print(c)

输出结果：

[ 6  7  8  9 10]

在上面的代码中，我们使用布尔数组b作为索引来创建一个新数组c，该数组仅包含大于5的元素。

布尔索引

除了np.where()函数之外，我们还可以使用布尔索引来过滤数组中的元素。布尔索引是一种将布尔数组用作数组索引的方法，其中True对应的元素包含在结果中，而False对应的元素则不包含在结果中。

以下是一个示例代码，它创建一个包含小于5的元素的数组：

import numpy as np

# 创建一个包含整数1到10的数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

# 使用布尔索引
b = a[a < 5]

# 打印结果
print(b)

输出结果：

[1 2 3 4]

在上面的代码中，我们使用布尔索引a < 5来过滤数组a，该索引仅包含小于5的元素。

与np.where()函数类似，我们也可以使用>，>=，，<=和<运算符来创建布尔索引。

总结

本文简要介绍了如何使用Numpy Python创建一个仅包含大于或小于某个特定值的数组。我们讨论了两个方法：np.where()函数和布尔索引。无论哪种方法，它们都非常灵活，可以帮助我们快速查找和过滤Numpy数组中的元素。