python中numpy数组的布尔运算

>>> x[x>0.5] #将它当做索引传回原数组，只获取那些>0.5的
array([ 0.5993579 ,
0.68693925,
0.74380945,
0.72345401,
0.64499497,
0.80924589])
>>> np.all(x<1) #测试x<1所返回的数组(传给all)中所有元素是否都等价True
True
>>> a=np.array([1,2,3])
>>> b=np.array([3,2,1])
>>> a>b #对应位置作比较
array([False, False,
True], dtype=bool)
>>> a[a==b] #获取一样的
array([2])
>>> np.any([1,2,3,4]) #如果传入的数组中有至少一个元素等价True都返回True
True

参考以上文献【Python学习笔记】19：numpy数组布尔运算和切片_LauZyHou的博客-CSDN博客

根据测试得出，对于X[判断语句]，将判断语句的输出的true or false做为索引返回数组切片，numpy具有泛化能力

注意数组和列表区别，列表打印后输出有逗号如[1,2,3],数组没有如[1 2 3]

import numpy as np
y=(1, 1, 1, 1)
x=(2,3,4,5)
x=np.array(x)
y=np.array(y)
print(y)
print(y==1)#数组泛化
print(x[y==1])

输出结果如下：

[1 1 1 1]
[ True
True
True
True]
[2 3 4 5]

最后

以上就是眯眯眼黑猫为你收集整理的python中numpy数组的布尔运算的全部内容，希望文章能够帮你解决python中numpy数组的布尔运算所遇到的程序开发问题。

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