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对NumPy数组进行比较和过滤

  • Post category:Python

当我们需要对一个NumPy数组进行比较或过滤时，NumPy提供了一些非常有用的函数和方法。

比较

在NumPy中，我们可以使用以下函数进行比较：

  • np.equal(x1, x2)：比较两个数组是否相等；
  • np.not_equal(x1, x2)：比较两个数组是否不相等；
  • np.greater(x1, x2)：比较两个数组的元素是否逐个大于另一个数组的元素；
  • np.greater_equal(x1, x2)：比较两个数组的元素是否逐个大于或等于另一个数组的元素；
  • np.less(x1, x2)：比较两个数组的元素是否逐个小于另一个数组的元素；
  • np.less_equal(x1, x2)：比较两个数组的元素是否逐个小于或等于另一个数组的元素。

其中，x1和x2为要进行比较的两个数组。以上函数的返回值都是一个相同维度的bool型数组，其中元素为True表示比较结果成立，为False表示比较结果不成立。

示例一：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 2, 4, 4])

c = np.equal(a, b)
print(c)  # 输出：[False  True False  True]

示例二：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 2, 4, 4])

c = np.less(a, b)
print(c)  # 输出：[ True False  True  True]

以上两个示例分别展示了equal()和less()函数的运用。

过滤

过滤是指根据一定条件将数组中的元素筛选出来的操作。在NumPy中，我们可以使用布尔型数组对数组进行过滤。

示例一：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 2, 4, 4])

c = np.less(a, b)  # 获取 a < b 的位置
d = a[c]  # 通过 c 过滤出 a 中对应位置为 True 的元素

print(d)  # 输出：[1 3 4]

以上示例中，我们利用less()函数获取了a < b为True的位置，然后通过这个布尔型数组过滤出对应位置的a数组元素。

示例二：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 2, 4, 4])

c = np.greater_equal(a, 2)  # 获取 a >= 2 的位置
d = b[c]  # 通过 c 过滤出 b 中对应位置为 True 的元素

print(d)  # 输出：[2 2 4 4]

以上示例中，我们利用greater_equal()函数获取了a >= 2为True的位置，然后通过这个布尔型数组过滤出对应位置的b数组元素。

总结：

以上就是NumPy数组比较和过滤的详细攻略，我们可以首先使用比较函数获取一个布尔型数组，再通过这个布尔型数组来过滤数组中的元素。

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