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本篇內容介紹了“python已知數組如何快速生成新數組的方法”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
需求描述
在利用numpy進行數據分析時,常有的一個需求是:根據已知的數組生成新數組。這個問題又可以分為兩類:
根據篩選條件生成子數組;
根據變換條件生成新數組(新數組shape與原數組相同)
下面簡單總結.
生成子數組
情況1
已知數組a,以及若干篩選條件conds,要求從數組a中生成一個子數組b。
解決辦法:b=a[conds]
。比如b=a[a>0],b=a[(a>=1)|(a<=-2)], b=a[(a>=1)&(a<=3)]
實例:如下
# 實例1.1:已知數組a,要求找出所有a>0的元素,然后生成一個新數組。 a = np.arange(-5,5,1) print('原數組a:',a) b = a[a>0] print('實例1結果:',b) # 實例1.2:已知數組a,要求找出所有a>=1或a<=-2的元素,然后生成一個新數組。 b = a[(a>=1) | (a<=-2)] print('實例2結果:',b) # 實例1.3:已知數組a,要求找出所有a>=1并且a<=3的元素,然后生成一個新數組。 b = a[(a>=1) & (a<=3)] print('實例3結果:',b)
運行結果:
原數組a: [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]
實例1結果: [1 2 3 4]
實例2結果: [-5 -4 -3 -2 1 2 3 4]
實例3結果: [1 2 3]
情況2
已知數組a和數組b(shape相同),以及對數組a的篩選條件conds_a。要求從數組b中生成一個子數組c,其中的元素id,與滿足篩選條件的數組a的元素id一一對應。
解決辦法:
c = b[conds_a],
比如c = b[(a>=1) & (a<=3)]
實例:如下
a = np.arange(-5,5,1) b = np.arange(-50,50,10) print('數組a:',a) print('數組b:',b) c = b[(a>=1) & (a<=3)] print('新數組c:', c)
運行結果:
數組a: [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]
數組b: [-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40]
新數組c: [10 20 30]
變換成新數組
已知數組a,以及若干變換條件conds,要求生成一個新數組b(與原數組shape相同)。解決辦法:
方法1:np.where(where(condition, [x, y]))
使用場景:當變換條件只有兩個以下時,比如實例2.1。該方法等價于:if condition x else y
方法2: np.select(condlist, choicelist, default=0)
使用場景:當變換條件有任意多個時,比如實例2.2。該方法等價于:
if condlist[0]: choicelist[0] elif condilist[1]: choicelist[1] ... else: default
方法3:np.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)
使用場景:同方法2,只不過變換條件較復雜,無法直接寫出,要用函數來表示。
實例:如下
# 實例2.1:已知數組a,要求對所有a<0的元素取絕對值,對其他元素設為0,然后生成一個新數組 a = np.arange(-5,5,1) print(a) b = np.where(a<0, abs(a),0) print('實例2.1結果:',b) # 實例2.2:已知數組a,要求對所有a<0的元素取絕對值,對a=0的元素+100,對a>0的元素平方,然后生成一個新數組 b = np.select([a<0, a==0, a>0], [abs(a), a+100, a**2]) print('實例2.2結果:',b)
運行結果:
[-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]
實例2.1結果: [5 4 3 2 1 0 0 0 0 0]
實例2.2結果: [5 4 3 2 1 100 1 4 916]
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