【Numpy基础4-比较和fancy_indexing】

import numpy as np
In [2]:

x = np.arange(16)
In [3]:

x
Out[3]:

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
In [4]:

x[3:9:2]
Out[4]:

array([3, 5, 7])
In [5]:

# 要返回 2 ， 5 ， 8 位置的元素
[x[3], x[5], x[8]]
Out[5]:

[3, 5, 8]
In [6]:

ind= [3, 5, 8]
x[ind]
Out[6]:

array([3, 5, 8])
In [7]:

ind = np.array([[0, 2],[1,3]])
ind
Out[7]:

array([[0, 2],
       [1, 3]])
In [8]:

x[ind]
Out[8]:

array([[0, 2],
       [1, 3]])
In [10]:

X = x.reshape(4, -1)
In [11]:

X
Out[11]:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
In [12]:

row = np.array([0, 1, 2])
col = np.array([1, 2, 3])
X[row,col]
Out[12]:

array([ 1,  6, 11])
In [13]:

X[0,col]
Out[13]:

array([1, 2, 3])
In [14]:

X[:2,col]
Out[14]:

array([[1, 2, 3],
       [5, 6, 7]])
In [17]:

# 布尔索引
col = [True,False,True,True] # false是我们不感兴趣的地方
X[1:3,col]
Out[17]:

array([[ 4,  6,  7],
       [ 8, 10, 11]])
In [16]:

X
Out[16]:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
In [18]:

x
Out[18]:

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
In [19]:

x < 3
Out[19]:

array([ True,  True,  True, False, False, False, False, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False])
In [20]:

x > 3
Out[20]:

array([False, False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True,  True,  True,  True])
In [21]:

x ==3
Out[21]:

array([False, False, False,  True, False, False, False, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False])
In [22]:

 2* x == 24 - 4*x
Out[22]:

array([False, False, False, False,  True, False, False, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False])
In [23]:

X <6
Out[23]:

array([[ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False]])
In [24]:

x
Out[24]:

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
In [25]:

np.sum(x<=3)
Out[25]:

4
In [26]:

np.count_nonzero(x<=3)
Out[26]:

4
In [27]:

np.any(x ==0)
Out[27]:

True
In [28]:

np.any(x<0)
Out[28]:

False
In [29]:

np.all(x>=0)
Out[29]:

True
In [30]:

np.all(x>0)
Out[30]:

False
In [32]:

np.sum(X%2 == 0)
Out[32]:

8
In [33]:

X
Out[33]:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
In [34]:

np.sum(X%2==0, axis=1) # 看每行有多少个偶数
Out[34]:

array([2, 2, 2, 2])
In [35]:

np.sum(X%2==0, axis=0) ## 看每列有多少个偶数
Out[35]:

array([4, 0, 4, 0])
In [37]:

np.all(Ｘ>0, axis=1) # 
Out[37]:

array([False,  True,  True,  True])
In [38]:

np.sum((x>3)&&(x<10))
  File "<ipython-input-38-3a57998567a8>", line 1
    np.sum((x>3)&&(x<10))
                 ^
SyntaxError: invalid syntax
In [39]:

np.sum((x>3)&(x<10))
Out[39]:

6
In [40]:

np.sum((x%2 ==0)|(x>10))
Out[40]:

11
In [41]:

# 非运算
np.sum(~(x==0))
Out[41]:

15
In [42]:

x
Out[42]:

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
In [43]:

x<5
Out[43]:

array([ True,  True,  True,  True,  True, False, False, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False])
In [44]:

x[x<5]
Out[44]:

array([0, 1, 2, 3, 4])
In [45]:

x[x%2==0]
Out[45]:

array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14])
In [48]:

X[X[:,3]%3 == 0,:]
Out[48]:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [12, 13, 14, 15]])
In [46]:

#panads
Out[46]:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
In [47]:

X[:,3]
Out[47]:

array([ 3,  7, 11, 15])
【Numpy基础4-比较和fancy_indexing】

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