日常業務で遭遇本論文レコード検索操作は、継続的に更新します。
極端な値
最小、最大は極値を返します。
argmin（A、軸OUT =なし=なし）、リターン極値位置寸法極値を見つける軸バンド、;軸、第矯正せず、極値を見つけます。
np.array = B（[1、2 ,. 3 ,. 5]、[4 ,. 6,2 ,. 6 ]） プリント（np.max（B）） ＃は最大値を返す。6 プリント（np.min（B） ） ＃が最小値を返す。1枚の プリント（np.argmax（B）） ＃が最大位置を返す。5 プリント（np.argmin（B）） ＃は、最小0の最初の位置に戻る 印刷（（np.argminをB、軸= 1）） ＃[0 2]
NaN值
NaN値は、次のような形、なし、np.nan、np.NaN等の多様で表されます
ますisNaN、ブールのインデックスを返します。
np.array = X（レンジ（10）、DTYPE = np.float） Y = np.array（範囲（10,20 ）） プリント（x.shape） ＃（10） 印刷（X） ＃1 [0の1 。2. 3. 4. 6. 7. 5 8 9.] プリント（Y） ＃1 [11 10 14 15 12 13 18 16 17 19]である Xの[3] =なし ＃NaN 3を挿入 X [5] = NP .NaNの ＃挿入のNaN 3の 印刷（X） ＃[0の1. 2. 7のNaN 3 4 6 8 9のNaN 3] ＃インデックス戻りますisNaN 印刷（np.isnan（X）） ＃[FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE] 印刷（Y [np.isnan（X）]） ＃[13 15] 印刷（Y [〜np.isnan（X）] ） ＃[10 11 12 14 16 17 18 19]
あなたは、インデックス値を返すようにしたい場合は、以下の操作であってもよいです
= np.array DATA4、（[1 ,. 3、np.nan ,. 5 ]） ＃ ＃ますisNaNブール値インデックスはNaNを返す 印刷（DATA4）np.isnan ＃1 [真偽偽偽] ＃の数値ナン見出さ＃添字 印刷 np.where（np.isnan（DATA4）） ＃ （配列（[2]）） 印刷 np.where（〜np.isnan（DATA4）） ＃ （配列（[0 ,. 1 ,. 3]）、 ）
どこ条件
WHEREタプル、第1指標値を返し、第2の値はヌルであり、
1.配列ではなく、リストを入力する必要があります
2.入力は、典型的には、一次元の行ベクトルまたは列ベクトルであります
前記多次元インデックスは2つの行ベクトルを返す入力または列ベクトルが異なる返さ
argwhere、直接リターンインデックスは、二次元アレイ、列ベクトルとして返さ
＃のリストは、エラーが返さ データ範囲=（10 ） 印刷 np.where（データ> 6） ＃ （配列（[0]）） ＃一次元アレイ DATAL = np.array（範囲（0、20、2 ）） プリント NP .Where（DATAL> 6） ＃ （配列（[7 ,. 8 ,. 9]）） 印刷 np.where（data1.T> 6） ＃ （配列（[7 ,. 8 ,. 9]）） ＃二次元アレイ = np.array DATA2（[範囲（0、20 2、である）]） 印刷 np.where（DATA2> 6） ＃ （配列（[0、0、0]）、アレイ（[7 ,. 8 ,. 9]）） ＃行と列 DATA3 = np.array（[レンジ（10）、レンジ（10 ）]） プリント（DATA3） 印刷np.where（DATA3> 6） ＃ （配列（[0、0、0、1、1、1]）、アレイ（[7、8、9、7、8、9]）） 印刷 np.where（DATA3 .T> 6） ＃ （配列（[7,7、8,8、9,9]）、アレイ（[0、1、0、1、0、1]）） ＃＃argwhere直接返回索引 印刷 NP。 argwhere（DATA1> 6 ） ＃[4] ＃ [5] ＃ [6] ＃ [7] ＃ [8] ＃ [9] 印刷 np.argwhere（data1.T> 6 ） ＃[4] ＃ [ 5] ＃ [6] ＃ [7] ＃ [8] ＃ [9]
入力があってもよい場所複数の条件
＃求公共部分 印刷 np.intersect1d（[1、4,3]、[3、4、5]） ＃[3 4] ＃多个条件 DATA2 = np.array（[1,5、11,16,20 ]） 印刷 np.where（DATA2> 10）、 ＃ （配列（[2,3,4]）） 印刷 np.where（（DATA2> 10）＆（DATA2 <18））、 ＃ （配列（[2、3 ]）） 印刷 np.where（np.logical_and（DATA2> 10、DATA2 <18））、 ＃ （配列（[2,3]）） 印刷 np.intersect1d（np.where（DATA2> 10）[0] 、np.where（DATA2 <18）[0]） ＃1 [2]
抽出条件
抽出（条件条件について、ARR）、特定の基準に応じて要素を返すこと
プリント（np.extract（np.isnan（x）は、x））を ＃[ナンナン] プリント（np.extract（np.isnan（X）、Y）） ＃[13 15] プリント（np.extract（X> 8、X）） ＃[9]
非ゼロ要素
ゼロ以外の、タプル、第1指標値を返し、第2の値はヌルであります
X = [1、0、3 、0] プリント（np.nonzero（X）） ＃ （配列（[0,2]））
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