numpy常用函数

1.得到numpy矩阵中满足条件的元素位置

1）np.argwhere(条件)

import numpy as np
y=np.array([[0,0,0,0],[1,0,1,2],[1,0,1,1],[1,0,1,1]])#定义矩阵

print(np.argwhere(y!=0))

print(np.argwhere(y==0))

 

print(np.argwhere(y>1))

 

2）np.where

1.np.where（condition） 

import numpy as np
arr = np.array([11, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(np.where(arr < 5))

 

2. np.where（condition，x，y）

首先传入y，然后如果满足条件condition，那么y中原来的数值变为x，否则不变化。

import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
arr1 = np.where(arr % 2 == 1, '奇数', arr)
print(arr1)

  

 2.numpy的切片

1)二维

import numpy as np

matrix = np.arange(0, 45,5)
# [ 0  5 10 15 20 25 30 35 40]
matrix = matrix.reshape(3, 3)
print(matrix)

# 切片操作
# 选取所有行的第一列
print(matrix[:, 1])

 

# 选取所有行的前两列
print(matrix[:, 0:2])

 

print(matrix[0:2, :])

 

 2）三维

a = np.array([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
              [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]],
              [[25, 26, 27, 28], [29, 30, 31, 32], [33, 34, 35, 36]],
              ])
print(a.shape)
print('a:\n', a)

 得到第1维最后一个数据

print(a[:, -1, :])

 得到第0维的最后一个，然后第1维的最后一个元素

print(a[-1, -1, :])

得到第2维的奇数列

print(a[:, :, 0::2])

 

print(a[:, :, 1::2])

得到第二维的偶数列 

 

3.矩阵的与操作和或操作

1）np.all()

所有元素做与操作

2）np.any()

所有元素做或操作

np.all(np.array)   对矩阵所有元素做与操作，所有为True则返回True
np.any(np.array)   对矩阵所有元素做或运算，存在True则返回True

4.