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机器学习入门——Numpy中的比较与Fancy Indexing

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机器学习入门——Numpy中的比较与Fancy Indexing

Numpy中的比较与Fancy Indexing
  • Fancy Indexing
  • numpy.array 比较
    • 具体应用
  • 几种方法的混合运算

Fancy Indexing
  • 向向量传入索引列表,可获取相应索引位置的值
  • 将向量按传入的二维矩阵形式返回对应的值:
  • 按照行,列坐标分别获取相应值
  • 运用切片提取矩阵
  • 通过传入的布尔值,选择性返回相应位置的元素
numpy.array 比较
  • 通过运算比较符进行比较,返回相应位置判断的布尔值

  • 可以通过运算得到满足相应条件的布尔值
具体应用
  • 计算x向量中有多少<=3的值

  • 计算传入元素有多少个非零元素

    == 注==:此处传入的是布尔值,只要不是False都是非零元素

  • 判断向量中是否有元素等于0

  • 判断向量中是否有元素小于0

  • 判断是否x中所有元素都满足相应条件

  • 查看每一行的偶数个数

  • 查看每一列的偶数个数

  • 统计大于3且小于10的元素个数

此处要用位运算符& 来判断x中每一个位置的关系,用&&则会报错

几种方法的混合运算

这个表达式表示,X的所有行中,第三列元素,除3余数为0的位置的索引为行的所有元素

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