python numpy查询定位赋值数值所在行列详解

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]

筛选矩阵中第7列大于5的行

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

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)

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)

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]

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)

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)

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])

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)

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)

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)

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)

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

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)

到此这篇关于python numpy查询定位赋值数值所在行列的文章就介绍到这了

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最后

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