python – 矩阵中每行的特定情况的计数

内容导读

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内容图文

我对numpy和科学计算相当新,我在一个问题上挣扎了好几天,所以我决定把它发布在这里.

我正在尝试计算numpy数组中特定条件的出现.

In [233]: import numpy as np

In [234]: a= np.random.random([5,5])

In [235]: a >.7
Out[235]: array([[False,  True,  True, False, False],
   [ True, False, False, False,  True],
   [ True, False,  True,  True, False],
   [False, False, False, False, False],
   [False, False,  True, False, False]], dtype=bool)

我想计算每行中出现True的次数,并在此计数达到某个阈值时保留行：

例如：

results=[]
threshold = 2

for i,row in enumerate(a>.7):
  if len([value for value in row if value==True]) > threshold:
     results.append(i) # keep ids for each row that have more than 'threshold' times True 

这是代码的非优化版本,但我很想用numpy实现同样的东西(我有一个非常大的矩阵来处理).

我一直在用np.where尝试各种各样的东西,但我只能得到扁平的结果.我需要行号

提前致谢 ！

解决方法:

为了使结果可重复,使用一些种子：

>>> np.random.seed(100)

然后是一个样本矩阵

>>> a = np.random.random([5,5])

计算沿轴的出现次数和总和：

>>> (a >.7).sum(axis=1)
array([1, 0, 3, 1, 2])

您可以使用np.where获取行号：

>>> np.where((a > .7).sum(axis=1) >= 2)
(array([2, 4]),)

要过滤结果,只需使用布尔索引：

>>> a[(a > .7).sum(axis=1) >= 2]
array([[ 0.89041156,  0.98092086,  0.05994199,  0.89054594,  0.5769015 ],
       [ 0.54468488,  0.76911517,  0.25069523,  0.28589569,  0.85239509]])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 矩阵中每行的特定情况的计数全部内容，希望文章能够帮你解决python – 矩阵中每行的特定情况的计数所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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