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NumPy的where函数使用

 

np.where(condition, x, y),第一个参数为一个布尔数组,第二个参数和第三个参数可以是标量也可以是数组。

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cond = numpy.array([True,False,True,False]) 
= numpy.where(cond,-2,2)# [-2 2 -2 2] 
cond = numpy.array([1,2,3,4]) 
= numpy.where(cond>2,-2,2)# [ 2 2 -2 -2] 
b1 = numpy.array([-1,-2,-3,-4]) 
b2 = numpy.array([1,2,3,4]) 
= numpy.where(cond>2,b1,b2) # 长度须匹配# [1,2,-3,-4]

 

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>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> a[0] = [11,22]#修改第一行数组[1,2]为[11,22]。 
>>> a[0][0] = 111#修改第一个元素为111,修改后,第一个元素“1”改为“111”。 
 
>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> b = np.array([[10,20],[30,40],[50,60]]) 
>>> a+b #加法必须在两个相同大小的数组键间运算。 
array([[11, 22], [33, 44], [55, 66]])

不同维数的数组直接相加显然是不允许的。但是可以用一个n行列向量和一个m列行向量构造出一个n×m矩阵

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>>> a = np.array([[1],[2]])
>>> a
array([[1],[2]])
>>> b=([[10,20,30]])#生成一个list,注意,不是np.array。
>>> b
[[10, 20, 30]]
>>> a+b
array([[11, 21, 31],[12, 22, 32]])
>>> c = np.array([10,20,30])
>>> c
array([10, 20, 30])
>>> c.shape
(3,)
>>> a+c
array([[11, 21, 31],[12, 22, 32]])
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