Numpy 3

Numpy 中的比较和Fancy Indexing

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Fancy Indexing

In [ ]:

import numpy as np

x = np.arange(16)
x

In [ ]:

x[3]

In [ ]:

x[3:9]

In [ ]:

x[3:9:2]

In [ ]:

[x[3], x[5], x[7]]

In [ ]:

ind = [3, 5, 7]
x[ind]

In [ ]:

ind = np.array([[0, 2], [1, 3]])
x[ind]

Fancy Indexing 应用在二维数组

In [ ]:

X = x.reshape(4, -1)
X

In [ ]:

row = np.array([0, 1, 2])
col = np.array([1, 2, 3])
X[row, col]

In [ ]:

X[0, col]

In [ ]:

X[:2, col]

In [ ]:

col = [True, False, True, True]

In [ ]:

X[0, col]

numpy.array 的比较

In [ ]:

x

In [ ]:

x < 3

In [ ]:

x > 3

In [ ]:

x <= 3

In [ ]:

x >= 3

In [ ]:

x == 3

In [ ]:

x != 3

In [ ]:

2 * x == 24 - 4 * x

In [ ]:

X < 6

使用 numpy.array 的比较结果

In [ ]:

np.count_nonzero( x <= 3)

In [ ]:

np.sum(x <= 3)

In [ ]:

np.sum(X % 2 == 0, axis=0)

In [ ]:

np.sum(X % 2 == 0, axis=1)

In [ ]:

np.any(x == 0)

In [ ]:

np.any(x < 0)

In [ ]:

np.all(x > 0)

In [ ]:

np.all(x >= 0)

In [ ]:

np.all(X > 0, axis=1)

In [ ]:

np.sum((x > 3) & (x < 10))

In [ ]:

np.sum((x > 3) && (x < 10))

In [ ]:

np.sum((x % 2 == 0) | (x > 10))

In [ ]:

np.sum(~(x == 0))

比较结果和Fancy Indexing

In [ ]:

x < 5

In [ ]:

x[x < 5]

In [ ]:

x[x % 2 == 0]

In [ ]:

X[X[:,3] % 3 == 0, :]

更多numpy的使用方式

关于numpy比较结果的逻辑组合

In [ ]:

import numpy as np
x = np.arange(16)
x

课程中使用的方式

In [ ]:

np.sum((x < 3) | (x > 10))

In [ ]:

np.sum((x > 3) & (x < 10))

In [ ]:

np.sum(~(x > 3))

另外的方式，logical_and, logical_or

In [ ]:

np.logical_or(x < 3, x > 10)

In [ ]:

np.sum(np.logical_or(x < 3, x > 10))

In [ ]:

np.logical_and(x > 3, x < 10)

In [ ]:

np.sum(np.logical_and(x > 3, x < 10))

In [ ]:

np.logical_not(x > 3)

In [ ]:

np.sum(np.logical_not(x > 3))