多个条件使用Numpy where函数|极客教程

多个条件使用Numpy where函数

参考：Numpy where function with multiple conditions

在Numpy中，我们经常需要根据多个条件来选择数组中的元素。np.where()函数可以帮助我们根据条件返回符合条件的元素的索引或值。

基础使用语法

Numpy 中 where 函数的语法如下：

numpy.where(condition, x, y)

condition：在数组上应用的条件。
x: 如果条件为 True，则使用此值。
y: 如果条件为 False，则使用此值。

基础使用示例

假设我们有一个Numpy数组arr，我们想要根据两个条件选择数组中的元素：大于0并且小于10。我们可以使用以下代码来实现：

import numpy as np

arr = np.array([1, 5, -3, 8, 11, 0, -2])

# 使用np.where()函数，传入两个条件表达式
result = np.where((arr > 0) & (arr < 10))

print(result)

运行以上代码，我们会得到如下结果：

多个条件使用Numpy where函数

这表示索引为0, 1, 3的元素满足条件（大于0并且小于10）。

除了返回符合条件的元素的索引外，np.where()函数还可以返回符合条件的元素的值。我们可以使用如下代码来实现：

import numpy as np

arr = np.array([1, 5, -3, 8, 11, 0, -2])
result_values = arr[np.where((arr > 0) & (arr < 10))]

print(result_values)

运行以上代码，我们会得到如下结果：

多个条件使用Numpy where函数

这表示数组中大于0并且小于10的元素的值分别为1、5和8。

总而言之，np.where()函数可以帮助我们根据多个条件选择数组中的元素的索引或值，非常方便实用。

示例1

数组元素根据两个条件：arr > 2 且 arr < 5，根据两个条件来限定输出数组。示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

result = np.where((arr > 2) & (arr < 5), arr, 0)
print(result)

运行结果：

多个条件使用Numpy where函数

示例2

依据条件：满足大于70并且可以被10整除条件的元素置为0，示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([50, 60, 70, 80, 90, 100])

result = np.where((arr > 70) & (arr % 10 == 0), arr, 0)
print(result)

运行结果：

多个条件使用Numpy where函数

多个条件使用Numpy where函数