介绍得到sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# product 20, samples 以及divide them 4,拷贝different 类型
时间=X,, label_true make_blobs (n_samples=20,中心=4)
打印(“数据:{}“.format (X))
print (“label_true: {}“.format (label_true))
# eliminate 从而,repeated 元素
标签=np.unique (label_true)
打印(“标签:{}“.format(标签)
#地块
时间=fig plt.figure ()
时间=ax fig.add_subplot (1, 1, 1)
时间=colors & # 39; rgbycm& # 39;
for 指数,elem 列举拷贝(标签):
位置=label_true==elem
,打印(“位置{}:{:}“.format(指数、位置)
(位置,0),plt.scatter (X, X(位置1),标签=癱luster % d" % elem颜色=颜色(指数% len(颜色)))
plt.show () 数据:[[1.19041843,6.28987299]
,[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]
,[1.24833992,5.33991984]]
label_true: [0, 2, 1, 2, 2, 0, 1, 3, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 0, 3, 2, 0, 1, 0]
标签:[0,1,2,3]
position0:(, True False False False False True False False False False False 错误的
,False False True False False True False 真正的]
position1: [False False True False False False True False True False False 真实的
,False False False False False False True 假)
position2: [False True False True True False False False False False False 错误的
,True False False False True False False 假)
position3: [False False False False False False False True False True True 错误的
,False True False True False False False 假) import numpy as np=np.empty(=[0, 4],形状,dtype=int)=np.append([[1、2、3、4],[2、3、4、5],[7 8 9 10]],轴=0)
位置=(真的,假,真的)
print ()
打印([位置,3]) [[, 1, 2, 3, 4)
,(2,3,4,5]
,[7,8,9,10]]
(10,4)
这篇文章将为大家详细讲解有关python如何实现在多维数组中挑选符合条件的全部元素,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
<强>问题产生:今天在编写神经网络的集群作业时,需要根据根据数据标签用不同的颜色画出数据的分布情况,由此学习到了这种高效的方法。
<强>传统思路:强用的循环来挑选符合条件的元素,这样十分浪费时间。
<强>代码示例:
<强>实验结果:
<强>结果分析:
我们可以看出黄色部分的作用,第一行位置=label_true==elem的作用是让位置在label_true==elem的位置置为真的,反之为假,从而得到的位置是一个真和假的集合,
而第三行X(位置,0),X[位置,1]就是选择为真正的位置上的横坐标和纵坐标,打印出来。还有点懵呢?我们用最简单的数组来表示
<强>代码示例
<强>结果:
<强>结果分析:
显然这是一个3行4列的矩阵,我们用位置得到的是[[0]、[2]),然后取一个[0]和[2]的第4个元素,则为4和10。
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