NumPy 1.14 - numpy.compress()

numpy.compress




numpy

numpy.compress

numpy.compress(condition, a, axis=None, out=None) [source]

दिए गए अक्ष के साथ एक सरणी के चयनित स्लाइस लौटें।

दिए गए अक्ष के साथ काम करते समय, उस अक्ष के साथ एक टुकड़ा प्रत्येक सूचकांक के लिए output में वापस आ जाता है जहां condition True का मूल्यांकन करती है। 1-डी सरणी पर काम करते समय, compress extract बराबर होता extract

पैरामीटर:

हालत : 1-डी बूल की सरणी

उस ऐरे को चुनें जो वापस लौटने के लिए प्रविष्टियों का चयन करता है। यदि लीन (स्थिति) a दिए गए अक्ष के आकार से कम है, तो आउटपुट को स्थिति सरणी की लंबाई तक छोटा कर दिया जाता है।

a : array_like

जिसमें से एक हिस्सा निकालना है।

अक्ष : int, वैकल्पिक

एक्सिस जिसके साथ स्लाइस लेना है। यदि कोई नहीं (डिफ़ॉल्ट), समतल सरणी पर काम करें।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

आउटपुट सरणी। इसका प्रकार संरक्षित है और आउटपुट रखने के लिए यह सही आकार का होना चाहिए।

यह दिखाता है:

compress_array : ndarray

अक्ष के साथ बिना स्लाइस की एक प्रति जिसके लिए condition झूठी है।

यह भी देखें

take , choose , diag , diagonal , का select

ndarray.compress
Ndarray में समतुल्य विधि
np.extract
1-डी सरणियों पर काम करते समय समतुल्य विधि
numpy.doc.ufuncs
अनुभाग "आउटपुट तर्क"

उदाहरण

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([0, 1], a, axis=0)
array([[3, 4]])
>>> np.compress([False, True, True], a, axis=0)
array([[3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([False, True], a, axis=1)
array([[2],
       [4],
       [6]])

चपटा सरणी पर काम करने से एक अक्ष के साथ स्लाइस वापस नहीं आता है, लेकिन तत्वों का चयन करता है।

>>> np.compress([False, True], a)
array([2])