numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子

yipeiwu_com5年前Python基础

最近的项目中大量涉及数据的预处理工作,对于ndarray的使用非常频繁。其中ndarray如何进行数值筛选,总结了几种方法。

1.按某些固定值筛选

如下面这段代码从,ndarray中可以筛选出数值等于3的子数组和其在原数组中的索引位置。

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2])
print(np.where(arr==3))
print(arr[np.where(arr == 3)])

Output:

(array([ 5, 9, 14], dtype=int32),)
[3 3 3]

2.按多个固定值筛选

按上述方法筛选多个固定值也是可行的,将不同条件用括号括起来,之间打 | 即可。

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2])
print(np.where((arr == 3) | (arr == 1)))
print(arr[np.where((arr == 3) | (arr == 1))])

Output:

(array([ 0, 1, 2, 5, 9, 14, 16], dtype=int32),)
[1 1 1 3 3 3 1]

3.按范围筛选

除了按固定值,我们还可以按一定的范围进行筛选

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2])
print(np.where(arr > 3))
print(arr[np.where(arr > 3)])

Output:

(array([ 3, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15], dtype=int32),)
[ 134  45  46  45  65 23424  234  12  12  546]

如果不需要index,还可以有更快的方法

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 1, 134, 45, 3, 46, 45, 65, 3, 23424, 234, 12, 12, 3, 546, 1, 2])
print(arr[arr > 3])

Output:

[ 134  45  46  45  65 23424  234  12  12  546]

那为什么还需要用np.where呢?因为索引可以满足不同数组间的筛选,比如有a, b 两个数组我们需要筛选出所有a == 0的b时即可使用np.where函数。

import numpy as np

a = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1])
b = np.arange(len(a))
print(a)
print(b)
print(b[np.where(a == 0)])

Output:

[0 0 1 1 0 1 1 0 1]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[0 1 4 7]

以上这篇numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python保存网页图片到本地的方法

本文实例为大家分享了python保存网页图片到本地的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env Python #coding=utf-8 import t...

Python解决pip install时出现的Could not fetch URL问题

Python解决pip install时出现的Could not fetch URL问题

前言 使用python直接使用pip install xx时,出现 Could not fetch URL https://pypi.python.org/simple/requests...

Python实现批量下载文件

Python实现批量下载文件 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from gevent import monkey monk...

在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)

在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=...

JSON文件及Python对JSON文件的读写操作

一,什么是JSON文件 JSON和XML都是互联网上数据交换的主要载体。 在JSON出现之前,大家一直用XML来传递数据。因为XML是一种纯文本格式,所以它适合在网络上交换数据。XML本...