04 numpy 条件计算与深浅拷贝

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了04 numpy 条件计算与深浅拷贝相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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将条件逻辑作为数组操作 where 操作

注:只能使用np.where

import numpy as np
a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],[1,4,3]])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.where(a>3,520,1314)) #只能使用np.where

布尔数值方法 any和all

any:检查一个数组中是否有any
all:检查数组中是否每个值都为true

import numpy as np
a = np.array([False,True,False])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(a.all())
print("-"*30)
print(a.any())

按照值的大小去排序sort

一维数组

import numpy as np
a = np.array([1,3,6,4,9])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.sort(a))

二维数组

import numpy as np
a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],[1,4,3]])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.sort(a)) # 按照最后的轴排序 (行,列) 按照列排序
print("-"*30)
print(np.sort(a,axis=0))#按照行排序

从小到大的索引 argsort

一维数组

import numpy as np
a = np.array([1,9,6])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.argsort(a))#升序
print("-"*30)
print(np.argsort(-a)) #降序

二维数组

import numpy as np
a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],[1,4,3]])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.argsort(a))
print("-"*30)
print(np.argsort(a,axis=0))

唯一值(去重) unique

import numpy as np
a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],[1,4,3]])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.unique(a))

检查一个数组是否在其他数组中

import numpy as np
a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],[1,4,3]])
print(f'数组:\\na')
print("-"*30)
print(np.in1d(a,[1,3,6]))

浅拷贝与深拷贝

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