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  • python:numpy查询定位赋值数值所在行列


    文章目录

        • 根据条件筛选行(筛选)
          • 筛选矩阵中第7列值为5的行
          • 筛选矩阵中第7列大于5的行
        • 根据行列号取值(查询)
          • 取第2行第2列的数字
          • 截取前几行前几列
          • 截取某几行某几列
        • 根据值求行列号(定位)
          • 输出某行最大值所在的列索引
          • 输出某列最大值所在的行索引
          • 最大值所在行列号
        • 按行/列求和(求和)
          • 按行求和,将和添加到矩阵最后一列
          • 按列求和,将和添加到矩阵最后一行
        • 赋值
          • 按条件赋值
          • where()
          • 逻辑运算
          • 给指定 行 / 列 / [行,列] 赋值


    根据条件筛选行(筛选)

    筛选矩阵中第7列值为5的行
    B = A[ A[:,6] == 5]
    
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    筛选矩阵中第7列大于5的行
    B = A[ A[:,6] > 5]
    
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    Numpy基础操作


    根据行列号取值(查询)

    取第2行第2列的数字
    import numpy as np
    #产生3行4列的矩阵
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    y=x[1,1]
    print(y)
    
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    截取前几行前几列
    import numpy as np
    #产生3行4列的矩阵
    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,表示从0开始
    #取x的前两行(所有列)
    y=x[:2] # 等价于 y=x[:2,:],等价于 y=x[0:2,...]
    print(y)
    
    #取x的前两列(的所有行)
    z=x[:,:2] # 等价于 z=x[:,0:2],等价于 z=x[...,0:2]
    print(z)
    
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    截取某几行某几列
    import numpy as np
    #产生3行4列的矩阵
    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,表示从0开始
    #取x的第2行第2-3列
    y=x[1,1:3]
    
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    根据值求行列号(定位)

    输出某行最大值所在的列索引
    import numpy as np
    #产生3行4列的矩阵
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    #  取出x中元素最大值所对应的索引,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)
    
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    输出某列最大值所在的行索引
    #  取出x中元素最大值所对应的行号
    y = np.argmax(x, 0)
    print(y)
    
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    最大值所在行列号
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    # where返回一个长度为2的元组,第一个元素保存的是行号,第二个元素保存的是列号
    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])
    
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    按行/列求和(求和)

    按行求和,将和添加到矩阵最后一列
    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)
    
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    按列求和,将和添加到矩阵最后一行
    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)
    
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    赋值

    按条件赋值
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    x[x<=5]=0 # 将小于5的数赋值为0
    print(x)
    
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    where()
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    # results = np.where(condition, x, y)
    # 当条件为真时,对应位置返回x中的值,条件不成立则返回y中的值
    y = np.where(x>5,x,0)  #满足大于5的值设置为x,不满足的设为0
    print(y)
    
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    逻辑运算
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    print(x>5) # x>5的为Ture,否则为False
    
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    给指定 行 / 列 / [行,列] 赋值
    x=np.arange(0,12)
    x=x.reshape((3,4))
    print(x)
    
    x[1,1] = 999 # 指定行列号赋值
    print(x)
    
    x[1] = 123 # 指定行赋值
    print(x)
    
    x[:,1] = 321 # 指定列赋值
    print(x)
    
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