Python的NumPy使用之數(shù)組過濾
數(shù)組過濾
從現(xiàn)有數(shù)組中取出一些元素并從中創(chuàng)建新數(shù)組稱為過濾（filtering）。
在 NumPy 中，我們使用布爾索引列表來過濾數(shù)組。
布爾索引列表是與數(shù)組中的索引相對應的布爾值列表。
如果索引處的值為 True，則該元素包含在過濾后的數(shù)組中；如果索引處的值為 False，則該元素將從過濾后的數(shù)組中排除。
實例
用索引 0 和 2、4 上的元素創(chuàng)建一個數(shù)組：
import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False, True, False, True] newarr = arr[x] print(newarr)
運行實例
上例將返回 [61, 63, 65]，為什么？
因為新過濾器僅包含過濾器數(shù)組有值 True 的值，所以在這種情況下，索引為 0 和 2、4。
創(chuàng)建過濾器數(shù)組
在上例中，我們對 True 和 False 值進行了硬編碼，但通常的用途是根據(jù)條件創(chuàng)建過濾器數(shù)組。
實例
創(chuàng)建一個僅返回大于 62 的值的過濾器數(shù)組：
import numpy as np
arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65])
# 創(chuàng)建一個空列表
filter_arr = []
# 遍歷 arr 中的每個元素
for element in arr:
# 如果元素大于 62，則將值設置為 True，否則為 False：
if element > 62:
filter_arr.append(True)
else:
filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)運行實例
實例
創(chuàng)建一個過濾器數(shù)組，該數(shù)組僅返回原始數(shù)組中的偶數(shù)元素：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 創(chuàng)建一個空列表
filter_arr = []
# 遍歷 arr 中的每個元素
for element in arr:
# 如果元素可以被 2 整除，則將值設置為 True，否則設置為 False
if element % 2 == 0:
filter_arr.append(True)
else:
filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)運行實例
直接從數(shù)組創(chuàng)建過濾器
上例是 NumPy 中非常常見的任務，NumPy 提供了解決該問題的好方法。
我們可以在條件中直接替換數(shù)組而不是 iterable 變量，它會如我們期望地那樣工作。
實例
創(chuàng)建一個僅返回大于 62 的值的過濾器數(shù)組：
import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) filter_arr = arr > 62 newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)
運行實例
實例
創(chuàng)建一個過濾器數(shù)組，該數(shù)組僅返回原始數(shù)組中的偶數(shù)元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) filter_arr = arr % 2 == 0 newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)
運行實例
到此這篇關于Python的NumPy使用之數(shù)組過濾的文章就介紹到這了,更多相關NumPy數(shù)組過濾內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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