在numpy矩阵中令小于0的元素改为0的实例
如下所示：
>>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >>> a array([[-4, -4, -5, 2, 1], [-1, -2, -1, 3, 3], [-1, -2, 3, -5, 3], [ 0, -3, -5, 1, -4], [ 0, 3, 1, 3, -4]]) # 方式一 >>> np.maximum(a, 0) array([[0, 0, 0, 2, 1], [0, 0, 0, 3, 3], [0, 0, 3, 0, 3], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 3, 1, 3, 0]]) # 方式二 >>> (a + abs(a)) / 2 array([[0, 0, 0, 2, 1], [0, 0, 0, 3, 3], [0, 0, 3, 0, 3], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 3, 1, 3, 0]]) # 方式三 >>> b = a.copy() >>> b[b < 0] = 0 >>> b array([[0, 0, 0, 2, 1], [0, 0, 0, 3, 3], [0, 0, 3, 0, 3], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 3, 1, 3, 0]]) # 方式四 >>> np.where(a > 0, a, 0) array([[0, 0, 0, 2, 1], [0, 0, 0, 3, 3], [0, 0, 3, 0, 3], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 3, 1, 3, 0]])
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所以我正在研究一个Leetcode问题，我的代码在某些情况下有效，但在某些情况下失败。 问题是： 给定一个矩阵，其中每个行和列都按升序排序，找出矩阵中第k个最小的元素。 请注意，它是排序顺序中的第k个最小元素，而不是第k个独立元素。 例子： 返回： 13 我的方法是使用minHeap，即使它声明数组已经排序，我仍然需要确保我已经将它从最小值排序到最大值。 这是我的代码： 以下是我的意见： 以下是输
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本文向大家介绍tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例，包括了tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ 补充知识：TensorFlow中获取大于零的元素集合 a为tensor idx = tf.where(a > 0) output = tf.gather_nd(a, idx) 以上这篇ten