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學(xué)無(wú)先后，達(dá)者為師

網(wǎng)站首頁(yè) 編程語(yǔ)言 正文

python?numpy查詢定位賦值數(shù)值所在行列_python

作者：_養(yǎng)樂(lè)多_ ? 更新時(shí)間： 2022-11-14 編程語(yǔ)言

根據(jù)條件篩選行（篩選）

篩選矩陣中第7列值為5的行

B = A[ A[:,6] == 5]

篩選矩陣中第7列大于5的行

B = A[ A[:,6] > 5]

Numpy基礎(chǔ)操作

根據(jù)行列號(hào)取值（查詢）

取第2行第2列的數(shù)字

import numpy as np
#產(chǎn)生3行4列的矩陣
x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

y=x[1,1]
print(y)

截取前幾行前幾列

import numpy as np
#產(chǎn)生3行4列的矩陣
x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

#[a:b,c:d] 表示取a-b行，c-d列。a、c可以省略，表示從0開(kāi)始
#取x的前兩行(所有列)
y=x[:2] # 等價(jià)于 y=x[:2,:]，等價(jià)于 y=x[0:2,...]
print(y)

#取x的前兩列（的所有行）
z=x[:,:2] # 等價(jià)于 z=x[:,0:2]，等價(jià)于 z=x[...,0:2]
print(z)

截取某幾行某幾列

import numpy as np
#產(chǎn)生3行4列的矩陣
x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

#[a:b,c:d] 表示取a-b行，c-d列。a、c可以省略，表示從0開(kāi)始
#取x的第2行第2-3列
y=x[1,1:3]

根據(jù)值求行列號(hào)（定位）

輸出某行最大值所在的列索引

import numpy as np
#產(chǎn)生3行4列的矩陣
x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

#  取出x中元素最大值所對(duì)應(yīng)的索引，按照a[0][1]中的a[1]方向，即行方向搜索最大值。
y = np.argmax(x, 1)
print(y)

輸出某列最大值所在的行索引

#  取出x中元素最大值所對(duì)應(yīng)的行號(hào)
y = np.argmax(x, 0)
print(y)

最大值所在行列號(hào)

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

# where返回一個(gè)長(zhǎng)度為2的元組，第一個(gè)元素保存的是行號(hào)，第二個(gè)元素保存的是列號(hào)
y = np.where(x == np.max(x))
print(y)
print("最大值所在行：",y[0],"最大值所在列：",y[1])

按行/列求和（求和）

按行求和，將和添加到矩陣最后一列

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

y = np.sum(x, axis=1)
print(y)

xy = np.hstack((x, y.reshape(x.shape[0], -1)))
print(xy)

按列求和，將和添加到矩陣最后一行

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

z = np.sum(x, axis=0)
print(z)

xz = np.vstack((x, z))
print(xz)

賦值

按條件賦值

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

x[x<=5]=0 # 將小于5的數(shù)賦值為0
print(x)

where()

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

# results = np.where(condition, x, y)
# 當(dāng)條件為真時(shí)，對(duì)應(yīng)位置返回x中的值，條件不成立則返回y中的值
y = np.where(x>5,x,0)  #滿足大于5的值設(shè)置為x，不滿足的設(shè)為0
print(y)

邏輯運(yùn)算

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

print(x>5) # x>5的為Ture，否則為False

給指定 行 / 列 / [行，列] 賦值

x=np.arange(0,12)
x=x.reshape((3,4))
print(x)

x[1,1] = 999 # 指定行列號(hào)賦值
print(x)

x[1] = 123 # 指定行賦值
print(x)

x[:,1] = 321 # 指定列賦值
print(x)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/126986309

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