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python numpy 数组提取某一列大于某一直的数据

import numpy as npa=np.arange(9).reshape(3,3)12aOut[31]: array([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])12345矩阵的某一行a[1]Out[32]: array([3, 4, 5])12矩阵的某一列a[:,1]Out[33]: array([1, 4, 7])12b=np.eye(3,3)bOut[36]: array([[ 1., 0., 0.],[ 0., 1., 0.],[ 0., 0., 1.]])

print(arr[0])

import numpy as np a = np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))假定数组为a可以先试用a==某个数,转换为一个包含True或者False的数字,等于该树则为True,不等于则为FalseTrue又可以当作1,False可以当作0使用np.sum求和可以得到等于该数的总个数

首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata.?123 import numpy as np import pandas as pd loandata=pd.dataframe(pd.read_excel('loan_data.xlsx')) 设置索引字段 在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字

import numpy as npa=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])a[:,0] #第一列a[:,1] #第二列a[:,2] #第三列

如果是从列表中找最大值,则可以使用max(),如:In [279]: a = range(10) In [280]: max(a) Out[280]: 9如果是从数组找最大值,则可以使用numpy.max()函数,如:In [281]: a = np.arange(10) In [282]: a.max() Out[282]: 9如果是一个二维数组,

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格).参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]

最快回答能够把数据都打印出来.已经满足要求了.不过通常处理数据还希望把这些数据保存起来.如果方便进行矩阵操作的话,最好用numpy库.import numpy as np f=open('yuanshi.data') data=[line.split() for line in f] x=np.array(data,dtype='float') idx = np.where((x[:,2]<3) & (x[:,2]>1)) print x[:,2][idx] 要想加5,直接x[:,2][idx]+5

如果是list,有max(list)也可以自己写排序算法,比如冒泡排序a=[3,4,2,6,3]for i in range(0,len(a)): for j in range(i+1,len(a)): first=int(a[i]) second=int(a[j]) if first 追问: numpy数组啊 要求不使用for循环 就想看看有没有数组运算方式来解决这个问题 评论0 0 0

我可以认为你是准备用这个文件第五列数据替换另一个文件的第五列数据么?#下面的split里面我些的是空格,若不是空格分割,请替换 data1 = map(lambda x:x.strip().split(" ")[4],open("oct4.txt").readlines())#这里我假设你要替换的文件

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