关于tensorflow:numpy中的字典排序sorted判断整个矩阵值xall查找元素坐标npargwhere

numpy 的 all() 接口判断某个矩阵是否全为某个值

>>> a[1]
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])
>>> 
>>> 
>>> if a[0].all()==0:
...   print(a[0])

排序命令 sorted

>>> x={}
>>> x['a']=99
>>> x['b']=60
>>> x['c']=110
>>> x
{'a': 99, 'b': 60, 'c': 110}
>>> sorted(x.items(), key=lambda x: x[1])
[('b', 60), ('a', 99), ('c', 110)]
>>> 

查找元素地位 np.argwhere(condition) 输入满足要求的元素的坐标索引

>>> x=np.ones(3)
>>> x
array([1., 1., 1.])
>>> 
>>> np.asarray(x)
array([1., 1., 1.])
>>> 
>>> np.argwhere(x)
array([[0],
       [1],
       [2]])
>>> 
>>> x =np.arange(6).reshape(2,3)
>>> 
>>> np.argwhere(x)
array([[0, 1],
       [0, 2],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 2]])