這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python如何實(shí)現(xiàn)在多維數(shù)組中挑選符合條件的全部元素，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括綿陽網(wǎng)站建設(shè)、綿陽網(wǎng)站制作、綿陽網(wǎng)頁制作以及綿陽網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，綿陽網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到綿陽省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

問題產(chǎn)生：今天在編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Cluster作業(yè)時(shí)，需要根據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)簽用不同的顏色畫出數(shù)據(jù)的分布情況，由此學(xué)習(xí)到了這種高效的方法。

傳統(tǒng)思路：用for循環(huán)來挑選符合條件的元素，這樣十分浪費(fèi)時(shí)間。

代碼示例：

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#product 20 samples and divide them in 4 different types
X, label_true = make_blobs(n_samples=20,centers=4)
print("Data:{:}".format(X))
print("label_true:{:}".format(label_true))

#eliminate the repeated elements
labels=np.unique(label_true)
print("labels:{:}".format(labels))

#plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
colors = 'rgbycm'
for index,elem in enumerate(labels):
 position=label_true==elem
 print("position{:}:{:}".format(index,position))
 plt.scatter(X[position,0],X[position,1],label="cluster %d"%elem,color=colors[index%len(colors)])
plt.show()

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

Data:[[ 6.28987299 1.19041843]
 [ 2.12673463 -1.90647309]
 [-8.56276424 1.8136798 ]
 [ 2.42611937 -3.81970786]
 [ 1.83488662 -3.10733306]
 [ 6.28320138 -0.24840258]
 [-6.74802304 1.13642657]
 [ 2.21681643 6.28894411]
 [-7.16100601 0.04482262]
 [ 1.66858847 3.42225284]
 [ 3.19972789 4.58804196]
 [-7.37006942 0.57068008]
 [ 0.52465584 -2.68794047]
 [ 2.71075921 3.57281778]
 [ 5.99343237 0.0120798 ]
 [ 4.28307033 4.28727222]
 [ 0.73714246 -2.38643522]
 [ 5.58384782 -0.62066592]
 [-8.44295576 -0.05933983]
 [ 5.33991984 1.24833992]]
label_true:[0 2 1 2 2 0 1 3 1 3 3 1 2 3 0 3 2 0 1 0]
labels:[0 1 2 3]
position0:[ True False False False False True False False False False False False
 False False True False False True False True]
position1:[False False True False False False True False True False False True
 False False False False False False True False]
position2:[False True False True True False False False False False False False
 True False False False True False False False]
position3:[False False False False False False False True False True True False
 False True False True False False False False]

結(jié)果分析：

我們可以看出黃色部分的作用，第一行 position=label_true==elem 的作用是讓position在label_true==elem的位置置為True，反之為False，從而得到的position是一個(gè)True和False的集合，

而第三行 X[position,0],X[position,1] 就是選擇為True的位置上的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，打印出來。還有點(diǎn)懵?我們用最簡單的數(shù)組來表示

代碼示例

import numpy as np
a=np.empty(shape=[0,4], dtype=int)
a=np.append(a,[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[7,8,9,10]],axis=0)
position=[True,False,True]
print(a)
print(a[position,3])

結(jié)果：

[[ 1 2 3 4]
 [ 2 3 4 5]
 [ 7 8 9 10]]
[ 4 10]

結(jié)果分析：

顯然這是一個(gè)3行4列的矩陣，我們用position得到的是[a[0],a[2]],然后取a[0]和a[2]的第4個(gè)元素，則為4和10.

關(guān)于“python如何實(shí)現(xiàn)在多維數(shù)組中挑選符合條件的全部元素”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯(cuò)，請把它分享出去讓更多的人看到。

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名稱欄目：python如何實(shí)現(xiàn)在多維數(shù)組中挑選符合條件的全部元素-創(chuàng)新互聯(lián)
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