Numpy NP.Arg
La fonction argwhere () dans Numpy est utilisée pour trouver les indices d'éléments non nuls dans un tableau, regroupés par composant (indices).
Cela semble déroutant? Restez à l'écoute le long de ce tutoriel pour explorer plus loin.
Syntaxe de fonction
La fonction a une syntaxe incroyablement simple, comme le montre la définition ci-dessous:
| 1 | nombant.Argwhere (a) |
Comme indiqué, la fonction ne prend qu'un seul paramètre:
- un - fait référence au tableau d'entrée ou à l'objet Array_like.
La fonction renverra ensuite les indices des éléments non nuls dans le tableau groupé par l'élément.
Le réseau résultant contient la forme (n, un.ndim), où n est le nombre d'éléments non nuls et un.ndim est le nombre de dimensions du tableau du tableau d'entrée.
Exemple 1
Prenez l'exemple de code indiqué ci-dessous:
| 1 2 3 4 5 6 7 | # Importer Numpy Importer Numpy comme NP # Générez un tableau: arr = np.Arange (10).Reshape (2,5) imprimer (arr) # Index de retour des éléments non nuls Imprimer (NP.argwhere (arr)) |
Dans l'exemple de code ci-dessus, nous commençons par importer Numpy.
Nous créons ensuite un tableau à l'aide de la fonction d'organisation et le remodeler dans la forme de (2,5).
Enfin, nous obtenons les indices des éléments non nuls en utilisant la fonction argwhere.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | [[0 1] [0 2] [0 3] [0 4] [dix] [1 1] [1 2] [1 3] [1 4]] |
Exemple n ° 2
Vous pouvez également dire à la fonction de retourner les indices qui correspondent à une condition spécifique. Par exemple, pour obtenir l'indice supérieur ou égal à 3, nous pouvons effectuer ce qui suit:
| 1 | Imprimer (NP.argwhere (arr> = 3)) |
La sortie résultante:
| 1 2 3 4 5 6 7 | [[0 3] [0 4] [dix] [1 1] [1 2] [1 3] [1 4]] |
Conclusion
Cet article donne une connaissance fondamentale de l'utilisation de la fonction argwhere () dans Numpy. N'hésitez pas à explorer les documents pour plus.
Codage heureux!!