使用Numpy对特征中的异常值进行替换及条件替换方式

使用 Numpy 库对特征中的异常值进行替换及条件替换方式的操作在数据处理中非常常见。下面是一些基本的攻略：

对特征中的异常值进行替换

假设我们有一个包含 100 个元素的 Numpy 数组，并且其中有一些异常值。您可以使用Numpy的函数 np.where 来找出数组中所有的异常值，并将其替换为我们想要的值。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含10个随机整数的数组
arr = np.random.randint(low=1, high=100, size=10)

# 将数组中所有小于10的元素替换为10
arr = np.where(arr < 10, 10, arr)

# 打印修改后的数组
print(arr)

运行以上代码，输出将会是一个包含10个随机整数的数组，其中所有小于10的元素都被替换成了10。

条件替换方式

有时候，我们需要根据不同的条件，对数组中的某些元素进行不同的替换。在这种情况下，我们可以使用 Numpy 的函数 np.select。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含10个随机整数的数组
arr = np.random.randint(low=1, high=100, size=10)

# 使用np.select将小于10的元素替换为1，大于等于10且小于等于50的元素替换为2，大于50的元素替换为3
conditions = [arr < 10, (arr >= 10) & (arr <= 50), arr > 50]
choices = [1, 2, 3]
arr = np.select(conditions, choices)

# 打印修改后的数组
print(arr)

运行以上代码，输出将会是一个包含10个随机整数的数组，其中小于10的元素被替换成了1，大于等于10且小于等于50的元素被替换成了2，大于50的元素被替换成了3。

以上是对特征中的异常值进行替换及条件替换方式的基本攻略，您可以根据实际情况进行修改和应用。