Numpy在Python中的多值查找替换

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy在Python中查找和替换多个值。首先，让我们了解一下Numpy。

Numpy是一个强大的Python库，用于处理大型多维数组和矩阵。它提供了许多数学函数和操作，是Python数据科学的重要组成部分。它使用矢量化计算和广播技术，使得在Python中处理数据更加高效和便捷。

在Python中，我们经常需要查找和替换特定值。下面是使用Numpy查找和替换多个值的几种方法。

阅读更多：Numpy 教程

使用Numpy的where功能

Numpy.where函数是用于根据指定条件返回元素的函数。它可以用于查找和替换多个值。

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 查找值为3和5的元素的下标
indices = np.where((arr == 3) | (arr == 5))

# 输出结果
print(indices)  # (array([2, 4]),)

# 替换这些元素
arr[indices] = 0

# 输出结果
print(arr)  # [1 2 0 4 0 6 7 8 9]

上面的代码中，我们首先创建了一个数组，然后使用where函数查找值为3和5的元素的下标。随后，我们使用这些下标将这些元素替换为0。

使用Numpy的in1d函数

Numpy.in1d函数用于测试一个数组中的元素是否属于另一个数组。它也可以用于查找和替换多个值。

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 查找值为3和5的元素
values = np.array([3, 5])
mask = np.in1d(arr, values)

# 输出结果
print(mask)  # [False False  True False  True False False False False]

# 替换这些元素
arr[mask] = 0

# 输出结果
print(arr)  # [1 2 0 4 0 6 7 8 9]

上面的代码中，我们首先创建了一个数组，然后使用in1d函数测试其元素是否属于另一个数组。随后，我们使用这个测试结果将这些元素替换为0。

使用Numpy的select函数

Numpy.select函数根据指定条件从几个数组中返回元素。它可以用于查找和替换多个值。

import numpy as np

# 创建两个数组
condition1 = np.array([True, False, True, False])
condition2 = np.array([False, True, False, True])

# 创建一个将要被替换的数组和一个备选数组
replace = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])
choices = np.array(['X', 'Y', 'Z', 'W'])

# 使用select函数查找和替换元素
result = np.select([condition1, condition2], [choices, replace])

# 输出结果
print(result)  # ['X' 'b' 'Z' 'd']

上面的代码中，我们首先创建了两个条件数组和两个备选数组。随后，我们使用select函数根据条件从备选数组中选择元素，并用它们替换将要被替换的数组中的元素。