Numpy解决找出二维随机矩阵中每行数据中最接近某个数字的数字
2023-02-18 16:33:59 时间
解决思路:
- 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。
- abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减
- np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标
- 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素
- 最后利用for循环遍历所有的二维坐标,找到矩阵中每行中满足特定要求的数字
环境搭建准备:
需要提前下载好numpy模块。
下载示范:
- win+r进入运行窗口。
2.输入cmd,进入命令行窗口
3.输入如下命令:
pip install numpy
包安装好之后,就可以开始正常写代码了
具体实现过程:
- np.random.rand()函数生成随机的矩阵
a = np.random.rand(10,3)
- abs绝对值函数
b = abs(a-0.5)
- np.argsort()函数对数组下标排序
c = np.argsort(b)
注意到c数组中第一列的元素,表示的b中最小的元素在b中的下标,利用mask对其进行提取数据
- mask提取指定行中的元素
mask = c[:,0]
- for循环输出
for i in range(10):
print(a[i,mask[i]])
完整代码演示:
a = np.random.rand(10,3)
b = abs(a-0.5)
c = np.argsort(b)
mask = c[:,0]
for i in range(10):
print(a[i,mask[i]])
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