关于numpy 三维数组 切片numpy数组怎么按特定行为

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-03 06:47 标签： numpy三维四维数组
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标签：至少1个，最多5个
可以使用一个numpy数组作为索引数组去过滤原数组,索引数组里为true的值,保留,为false的值去掉
import numpy as np
使用索引数组
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([True, True, False, False])
print a[b]
print a[np.array([True, False, True, False])]
通过对原数组进行向量化运算得到索引数组
a = np.array([1, 2, 3, 2, 1])
b = (a &= 2)
print a[b]
print a[a &= 2]
通过对某一数组进行向量化运算得到索引数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 2, 3, 2, 1])
print b == 2
#[False True False True False]
print a[b == 2]
# 20个学生在课程上所花费的时间
time_spent = np.array([
24.2315615 ,
133.2434615 ,
54.9204785 ,
# 20个学生参加学习的天数
days_to_cancel = np.array([
def mean_time_for_paid_students(time_spent, days_to_cancel):
计算参加课程大于等于7天的学生平均在课程上所花的时间
index_array = days_to_cancel &= 7
mean_time = time_spent[index_array].mean()
return mean_time
print(mean_time_for_paid_students(time_spent, days_to_cancel))
# 结果: 41.
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我要该，理由是：
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每个月，我们帮助 1000 万的开发者解决各种各样的技术问题。并助力他们在技术能力、职业生涯、影响力上获得提升。取numpy数组的某几行某几列方法
转载 &更新时间：日 08:58:24 & 作者：dream_toy
下面小编就为大家分享一篇取numpy数组的某几行某几列方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
这个操作在numpy数组上的操作感觉有点麻烦，但是也没办法。
a = [[1,2,3],
取 a 的 2 3 行， 1 2 列
b = a[c,d]
取的是 第二行第一列 和第三行第二列的数据
这并不是我们想要的结果。
正确做法是：
b = a[c]先取想要的行数据
b = b[:,d]
这才是我们想要的结果。必须要经过这两步才能完成。
以上这篇取numpy数组的某几行某几列方法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脚本之家。
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对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置（如图），大家有懂这方面的吗？能讲讲吗，理解不了啊
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问题一毛一样
热爱鱼C^_^
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http://bbs.fishc.com/forum.php?mod=viewthread&tid=60337&page=1#pid2326651
问题一毛一样
多谢，明白了，继续消化一下
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