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)>>> xarray([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]])