<jupyter_start><jupyter_text>numpy.array 的比较<jupyter_code>x
# 将 x 中所有的元素都去和 3 做一个比较
x < 3
(x < 3).dtype 
x > 3
(x > 3).dtype
x <= 3
(x <= 3).dtype
x >= 3
(x >= 3).dtype
x == 3
(x == 3).dtype
x != 3
(x != 3).dtype
# 这里的 x 是一个一维数组，而不是一个具体的数
2 * x == 24 - 4 * x
X
X < 6
(X < 6).dtype
x
np.sum(x <= 3)
# np.count_nonzero()可以计算出传进来的数组中非 0 的元素的个数
np.count_nonzero(x <= 3)
# 数组中是否有任何的非 0 元素
np.any(x == 0)
# 数组中是否所有的元素都小于 0，只要有任何一个元素小于 0 的话，结果都会返回 True
np.any(x < 0)
# 和 any() 为相反的意思，表示必须所有的都满足
np.all(x >= 0)
np.all(x > 0)
X
# 求偶数的个数
np.sum(X % 2 == 0)
# 沿着列的方向，就是去看每一行有多少个偶数
np.sum(X % 2 == 0, axis = 1)
np.sum(X % 2 == 0, axis = 0)
np.all(X > 0, axis = 1)
x
np.sum((x > 3) & (x < 10))
np.sum((x > 3) && (x < 10))
np.sum((x % 2 == 0) | (x > 10))
# 非运算
np.sum(! (x == 0))
# 非运算
np.sum(~ (x == 0))
x[x < 5]
x[x % 2 == 0]
X[X[:, -1] % 3 == 0, :]<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.23529411764705882, 'fraction_numerical': 0.0657439446366782, 'mean_word_length': 3.1137440758293837, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 17, '<?xml version=': 0, '>': 15, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '157029', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 610, 'n_tokens_neox': 576, 'n_words': 123, 'path': 'Machine_Learning_Codes/.ipynb_checkpoints/07 - Fancy Indexing-checkpoint.ipynb', 'repo_name': 'lifedespicable/Python_Learning', 'size': '867'}