numpy寻找矩阵中不为零的元素 / 张生荣

浅谈python numpy中nonzero()的用法

nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4, ...

尽管我们可以将所有的NaN替换成0,但是由于并不知道这些值的意义,所以这样做是个下策.如果它们是开氏温度,那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了. 下面我们用平均值来代替缺失值,平均值根据那些非NaN ...

如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >>> ...

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/17 15:05 # @Author : Sizer # @Site : # @File : test.p ...

点乘和矩阵乘的区别: 1)点乘(即" * ") ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. ...

目录概要 1 numpy.any() 2 numpy.count_nonzero() 3 numpy.all() 4. 多维数组可以分axis进行判断概要简单介绍几种用于判断numpy数组是否全 ...

如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, ...

本文实例讲述了Python使用min.max函数查找二维数据矩阵中最小.最大值的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 简单使用min.max函数来得到二维数据矩阵中的最大最小值,很简单,这是因为工作 ...

如下所示: matrix.py #!/usr/bin/python # -*- encoding:UTF-8-*- import pprint import numpy as np matrix = ...

如下所示: aa = [1,2,3,4,5] aa.index(max(aa)) 如果aa是numpy数组: aa = numpy.array([1,2,3,4,5]) 先把aa转换为List,再求索 ...

在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等.下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法.主要包括以下几种: 1.np.newaxis扩充矩阵 ...

最近在做数据处理的时候,遇到个让我欲仙欲死的问题,那就是数据中的空值该如何获取. 我的目的本来是获取数据中的所有非零且非空值,然后再计算获得到的所有数据计算均值,再用均值把0和空值填上.这个操作让我意 ...

目录 1.文档 2.举例 1.文档使用numpy的 concatenate 拼接矩阵,文档里面这样解释: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=N ...

合并在numpy中合并两个array numpy中可以通过concatenate,参数axis=0表示在垂直方向上合并两个数组,等价于np.vstack:参数axis=1表示在水平方向上合并两个数组 ...

这个问题源于在训练机器学习的一个模型时,使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan 报错信息如下: ValueError: np.nan is an invalid document, ...

实例如下所示: c = [-10,-5,0,5,3,10,15,-20,25] print c.index(min(c)) # 返回最小值 print c.index(max(c)) # 返回最大值 ...

假定字符串为: 小明买冰棍花了5元,买糖果花了3元,买游戏花了59元,小明今天一共花了67元. 要找到字符串中所有"元"所在的位置,只需几行代码即可搞定. import re st ...

本文不讲归一化原理,只介绍实现(事实上看了代码就会懂原理),代码如下: def Normalize(data): m = np.mean(data) mx = max(data) mn = min(d ...

合并 numpy中 numpy中可以通过concatenate,指定参数axis=0 或者 axis=1,在纵轴和横轴上合并两个数组. import numpy as np import pandas ...

如下所示: import numpy a = numpy.array(([3,2,1],[2,5,7],[4,7,8])) itemindex = numpy.argwhere(a == 7) pri ...