从numpy数组中取出满足条件的元素示例
例如问题：从arr数组中提取所有奇数元素。
input：arr=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) output:#>array([1,3,5,7,9]) Solution: #Input >>>arr=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #Solution arr=arr[arr%2==1] >>>array([1,3,5,7,9])
这是对奇数元素的提取，其他条件同理，在这个问题上我们深入再学习一下，首先numpy中的array数组是可以直接对数组中的每个元素进行处理的。例如我们想对每个元素减一：
#input >>>arr=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #Solution >>>arr array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>>arr-1 array([-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8])
从上面的例子我们可以看出来，对arr直接进行减一操作，结果是对每一个元素都进行了减一的操作，数组的维度不变，为了满足取出特定条件的元素这个操作，我们可以进行条件判断，例如判断每个元素是否为奇数：
#input >>>arr=np.arange(10) >>>arr array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #solution >>>arr%2==1 array([False,True,False,True,False,True,False,True,False,True])
由此可见，条件判断后输出为和arr相同维度的数组，但是其中每个元素为布尔类型的值，取值为数组arr对每个元素分别进行条件判断的结果。
下面我们分析对arr数组进行特定取值，给其一个布尔类型的arr数组，并且维度与arr相同，以此得到取值的目的：
#input >>>arr_bool=np.array([1,1,0,0,1,1,0,0,1,1],dtype=bool) >>>arr_bool array([True,True,False,False,True,True,False,False,True,True]) #solution >>>arr[arr_bool] array([0,1,4,5,8,9])
从上述例子，我们构建了一个布尔类型的数组为arr_bool，并且维度与arr相同，进行直接嵌入实现了取值，以此完成了我们最终的目的，可以对任意满足条件的元素进行提取。并且理解了其中的原理。
PS：番外篇，如果维度不同可以吗？
#input >>>arr_bool=np.ones(11,dtype=bool) >>>arr_bool array([True,True,True,True,True,True,True,True,True,True,True])#注意！！这里有11个True哦。 #solution >>>arr[arr_bool] Traceback(mostrecentcalllast): File"",line1,in IndexError:booleanindexdidnotmatchindexedarrayalongdimension0;dimensionis10butcorrespondingbooleandimensionis11
由上可见，维度必须保持一致，从arr数组里才可以按照bool类型取出对应位置为True的元素。这个性质帮助我们可以更灵活的处理numpy数组。
PS2:如何替换满足条件的元素为其它值呢？
>>>arr=np.arange(10) >>>arr array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>>arr[arr%2==1]=-1 >>>arr array([0,-1,2,-1,4,-1,6,-1,8,-1])
以上这篇从numpy数组中取出满足条件的元素示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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