numpy.where()的嵌套

`numpy.where()`函数可以嵌套多次使用，以便进行更复杂的条件判断和数值替换操作。每次嵌套都会根据条件返回一个满足条件的元素的索引或值。

下面是一个示例代码，演示了`numpy.where()`函数的嵌套使用：

import numpy as np

# 创建一个包含正负数的NumPy数组
arr = np.array([-1, 2, -3, 4, -5, 6])

# 使用np.where()嵌套进行条件判断和数值替换
arr = np.where(arr < 0, np.where(arr % 2 == 0, -1, 0), arr)

print(arr)

这段代码首先创建了一个包含正负数的一维数组`arr`。然后，使用`np.where()`函数进行嵌套操作。首先使用`arr < 0`判断数组中的元素是否小于0，如果是，则进入第一个嵌套的`np.where()`函数，继续判断元素是否为偶数，如果是偶数，则替换为-1，否则替换为0。如果元素不小于0，则直接保持原值不变。

运行以上代码，输出结果为：

[ 0 -1  0  4  0  6]

可以看到，负数中的偶数被替换为-1，负数中的奇数被替换为0，正数保持不变。这就是`numpy.where()`函数的嵌套应用。你可以根据具体的条件和需求进行多层嵌套操作。

相关问题

np.where双重判断

np.where是numpy中的一个函数，它用于根据条件从两个数组中选择元素来构建新的数组。np.where函数包含两个必需参数：第一个参数是条件，第二个参数是条件为True时输出的数组，第三个参数是条件为False时输出的数组。

如果只有第一个参数，则返回所有满足条件的元素的索引。如果只有第二个和第三个参数，则将满足条件的元素替换为第二个参数中的元素，不满足条件的元素替换为第三个参数中的元素。

双重判断指的是在np.where函数中可以嵌套使用另一个np.where函数，用于在满足条件时进一步选择元素。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
c = np.where(a > 2, np.where(a < 5, b, 0), 0)

print(c)

这个例子中，第一个np.where函数根据条件"a > 2"选择了元素3,4,5，并将这些元素传递给第二个np.where函数。第二个np.where函数又根据条件"a < 5"选择了元素3,4，并将这些元素替换为数组b中对应位置的元素10,20。最终得到的数组c为[0, 0, 10, 20, 0]。

用np.where()根据经纬度截取nc文件中的数据

可以使用`numpy`中的`where()`方法根据经纬度截取`netCDF`文件中的数据。以下是一个示例代码：

import netCDF4 as nc
import numpy as np

input_data = r'F:\科研\温盐反演\ARGO数据\2020\20200102_prof.nc'
data = nc.Dataset(input_data)

# 获取经度和纬度数据
lon_data = data.variables['LONGITUDE'][:]
lat_data = data.variables['LATITUDE'][:]

# 假设要截取的经纬度范围为[30, 40]°N，[145, 155]°E
lat_range = (30 <= lat_data) & (lat_data <= 40)
lon_range = (145 <= lon_data) & (lon_data <= 155)

# 使用where()方法根据经纬度截取数据
temp = data.variables['TEMP']
temp_subset = np.where(lon_range, np.where(lat_range, temp[:], np.nan), np.nan)

# 打印截取后的数据
print(temp_subset)

在这里，我们首先使用`netCDF4`库打开`netCDF`文件，然后获取经度和纬度数据。接着，我们使用`numpy`中的`where()`方法根据经纬度范围分别创建布尔型数组`lat_range`和`lon_range`。最后，我们使用两个嵌套的`where()`方法根据经纬度范围选择`temp`数据，将不在范围内的值设为`nan`。