NumPy 条件筛选函数

NumPy 条件筛选函数,NumPy提供了多种条件筛选函数,如:numpy.argmax(),numpy.argmin(),numpy.nonzero(),numpy.where(),numpy.extract()等。

NumPy 条件筛选函数

numpy.argmax() 和 numpy.argmin()

numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。

import numpy as np 

a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]])  
print  ('我们的数组是:') 
print (a) 

print ('调用 argmax() 函数:') 
print (np.argmax(a)) 

print ('展开数组:') 
print (a.flatten()) 

print ('沿轴 0 的最大值索引:') 
maxindex = np.argmax(a, axis =  0)  
print (maxindex) 

print ('沿轴 1 的最大值索引:') 
maxindex = np.argmax(a, axis =  1)  
print (maxindex) 

print ('调用 argmin() 函数:') 
minindex = np.argmin(a)  
print (minindex) 

print ('展开数组中的最小值:') 
print (a.flatten()[minindex]) 

print ('沿轴 0 的最小值索引:') 
minindex = np.argmin(a, axis =  0)  
print (minindex) 

print ('沿轴 1 的最小值索引:') 
minindex = np.argmin(a, axis =  1)  
print (minindex)

输出结果为:

我们的数组是:
[[30 40 70]
 [80 20 10]
 [50 90 60]]
调用 argmax() 函数:
7
展开数组:
[30 40 70 80 20 10 50 90 60]
沿轴 0 的最大值索引:
[1 2 0]
沿轴 1 的最大值索引:
[2 0 1]
调用 argmin() 函数:
5
展开数组中的最小值:
10
沿轴 0 的最小值索引:
[0 1 1]
沿轴 1 的最小值索引:
[0 2 0]

numpy.nonzero()

numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。

import numpy as np 

a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]])  
print ('我们的数组是:')
print (a)

print ('调用 nonzero() 函数:')
print (np.nonzero (a))

输出结果为:

我们的数组是:
[[30 40  0]
 [ 0 20 10]
 [50  0 60]]
调用 nonzero() 函数:
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 1, 2, 0, 2], dtype=int64))

numpy.where()

numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

import numpy as np 

x = np.arange(9.).reshape(3,  3)  
print ('我们的数组是:')
print (x)
print ( '大于 3 的元素的索引:')
y = np.where(x >  3)  
print (y)
print ('使用这些索引来获取满足条件的元素:')
print (x[y])

输出结果为:

我们的数组是:
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]
大于 3 的元素的索引:
(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))
使用这些索引来获取满足条件的元素:
[4. 5. 6. 7. 8.]

numpy.extract()

numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素,返回满条件的元素。

import numpy as np 

x = np.arange(9.).reshape(3,  3)  
print ('我们的数组是:')
print (x)
# 定义条件, 选择偶数元素
condition = np.mod(x,2)  ==  0  
print ('按元素的条件值:')
print (condition)
print ('使用条件提取元素:')
print (np.extract(condition, x))

输出结果为:

我们的数组是:
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]
按元素的条件值:
[[ True False  True]
 [False  True False]
 [ True False  True]]
使用条件提取元素:
[0. 2. 4. 6. 8.]

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