出一道python中运用logical indexing的题

假设有一个列表 `nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]`，请编写一个程序，将列表中所有大于5的数变成它的平方，并将结果存储在新的列表 `new_nums` 中。

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 使用logical indexing找出大于5的数
logical_index = [num > 5 for num in nums]

# 将大于5的数平方并存储在新的列表new_nums中
new_nums = [num**2 if logical_index[i] else num for i, num in enumerate(nums)]

print(new_nums)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 36, 49, 64, 81, 100]

其中，使用了列表推导式和 `enumerate()` 函数来遍历并操作原列表中的元素，同时通过logical indexing来选择需要操作的元素。

相关问题

出一道运用logical indexing的题

假设有一个数组`A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]`，请使用logical indexing的方法选出其中所有奇数并将其赋值给变量`B`。

代码如下：

A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
B = A(mod(A, 2) == 1)

运行结果：

B = [1, 3, 5, 7, 9]

解释：`mod(A, 2) == 1`表示`A`中元素模2的余数为1的元素，即为奇数。将这个条件作为logical indexing的索引条件，即可选出所有奇数并赋值给`B`。

python中logical indexing只能用在array吗

在Python中，logical indexing不仅可以用在数组（numpy array）中，还可以用在其它数据结构中，例如pandas dataframe和series等。这是因为这些数据结构也支持布尔运算，可以使用逻辑运算符进行筛选和过滤。下面是一个使用pandas dataframe进行logical indexing的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
mask = df['A'] > 2
result = df[mask]
print(result)

这个例子中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用`df['A'] > 2`创建了一个布尔掩码，表示DataFrame中'A'列中大于2的元素。最后我们使用这个掩码对DataFrame进行了筛选，得到了一个新的DataFrame，只包含符合条件的行。