通過某一些條件去「選擇」相關的元素，choose的操作會比自己使用for-if-else效率要高，類似的還有select函式
1、choose()函式的定義
def choose(a, choices, out=none, mode=『raise』):
說的通俗一點，就是引數a這個陣列的值不能超過choices陣列的維度的最大值，然後a這個陣列中每乙個位置的數，代表的 是choices陣列中的元素的索引，比如：
呼叫choose會產生乙個和control陣列一樣大小的陣列，這個陣列的每個元素是什麼呢？control第乙個是1，代表在[10，11，12]中的第二個元素，即11，然後第二個是0，即第乙個元素，10，以此類推。import numpy as npcontrol = np.array([[1,0,1],
[2,1,0],
[1,2,2]])
np.choose(control, [10, 11, 12])
結果是i0 = np.array([[0,1,2],[3,4,5],
[6,7,8]])
i2 = np.array([[20,21,22],
[23,24,25],
[26,27,28]])
control = np.array([[1,0,1],
[2,1,0],
[1,2,2]])
np.choose(control, [i0, 10, i2])
即control的第一行第一列的元素是i0陣列的第一行第一列的數，第二行第一列的元素是i2陣列中的第二行第一列的數。array([[10, 1, 10],[23, 10, 5],
[10, 27, 28]])
接下來給出兩個覺得很不錯的操作
將陣列中所有小於 10 的值變成了 10
下面的例子將陣列中所有小於 10 的值變成了 10，大於 15 的值變成了 15。in [4]:a = np.array([[ 0, 1, 2],
[10,11,12],
[20,21,22]])
a < 10
out[4]:
array([[ true, true, true],
[false, false, false],
[false, false, false]], dtype=bool)
in [5]:
np.choose(a < 10, (a, 10))
out[5]:
array([[10, 10, 10],
[10, 11, 12],
[20, 21, 22]])
in [6]:a = np.array([[ 0, 1, 2],
[10,11,12],
[20,21,22]])
lt = a < 10
gt = a > 15
choice = lt + 2 * gt
choice
out[6]:
array([[1, 1, 1],
[0, 0, 0],
[2, 2, 2]])
in [7]:
np.choose(choice, (a, 10, 15))
out[7]:
array([[10, 10, 10],
[10, 11, 12],
[15, 15, 15]])
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