numpy array找出符合条件的数并赋值的示例代码

在 numpy 中，可以使用条件语句找出符合条件的数并进行赋值。下面我将提供两个示例说明。

示例一

假设我们有一个一维数组 a，我们需要将其中大于 5 的数替换为 0。

import numpy as np

a = np.array([2, 4, 6, 8, 9, 7])

# 找出大于 5 的数的下标
mask = a > 5

# 将符合条件的数赋值为 0
a[mask] = 0

print(a)

输出结果：

[2 4 0 0 0 0]

在以上代码中，mask 变量表示大于 5 的数的下标，找到这些下标后，我们可以将符合条件的数赋值为 0，即 a[mask] = 0。

示例二

假设我们有一个二维数组 b，我们需要将其中小于 5 的数替换为 0。

import numpy as np

b = np.array([[1, 3, 5], [6, 2, 4]])

# 找出小于 5 的数的下标
mask = b < 5

# 将符合条件的数赋值为 0
b[mask] = 0

print(b)

输出结果：

[[0 0 5]
 [6 0 0]]

在以上代码中，mask 变量表示小于 5 的数的下标，找到这些下标后，我们可以将符合条件的数赋值为 0，即 b[mask] = 0。

其中，需要注意的是，由于 b 是一个二维数组，我们需要使用 mask 变量来获取符合条件的数的下标，最终再将其赋值为 0。