python np.where 多条件
时间: 2023-04-28 07:05:00 浏览: 481
np.where可以使用多个条件来筛选数据,可以通过逻辑运算符(&、|、~)将多个条件组合起来,例如:
np.where((data > ) & (data < 10), 1, )
这个语句的意思是,如果data数组中的元素大于且小于10,则返回1,否则返回。其中&表示逻辑与,|表示逻辑或,~表示逻辑非。可以根据实际需要组合不同的条件来筛选数据。
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Python np.where
`np.where()`是一个NumPy库中的函数,用于根据给定的条件返回输入数组中的元素。它有两种用法:
1. `np.where(condition, x, y)`:当满足条件时输出x,不满足条件则输出y。
例如:
```python
import numpy as np
a = np.arange(10)
print(np.where(a > 5, 1, -1))
# 输出:array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])
```
2. `np.where(condition)`:只有条件,没有x和y。它返回一个元组,其中包含满足条件的元素的索引。
例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
print(np.where(a > 5))
# 输出:(array([2, 3, 3, 3]), array([0, 1, 2, 2]))
```
这个例子中,输出的元组中第一个数组是行索引,第二个数组是列索引。这意味着a[2,0]、a[3,1]、a[3,2]和a[3,2]是大于5的元素。
pythonnp.where
引用和提到了numpy模块中的np.where()函数,它有两种常用的用法。
第一种用法是np.where(condition, x, y),其中condition是一个布尔数组,x和y是相同 shape 的数组。np.where()会根据 condition 的值来返回满足条件的元素在x和y中的对应位置的值。如果condition为True,则返回x对应位置的值,否则返回y对应位置的值。
例如,如果我们有一个数组arr,我们可以使用np.where(arr < 5)来返回arr中所有小于5的元素的索引位置。
第二种用法是np.where(condition, x, y),其中condition是一个布尔数组,x和y可以是任意形状的数组。np.where()会根据 condition 的值来返回满足条件的元素在x和y中的对应位置的值。如果condition为True,则返回x对应位置的值,否则返回y对应位置的值。
例如,如果我们有一个数组arr,我们可以使用np.where(arr % 2 == 1, '奇数', arr)来将arr中的奇数元素替换成字符串'奇数',其他元素保持不变。