將條件邏輯作為陣列操作 where

2022-03-11 07:16:09 字數 1782 閱讀 1451

這一章就講解 numpy.where 函式。

他是三元表示式 的向量化版本。

三元表示式： x if condition else y

import numpy as np


xarr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])


yarr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])


cond = np.array([true, false, true, true, false])
在 cond 中的元素為 true 時，我們取 xarr 中對應的元素值，反之取 yarr 中的元素，可以通過列表推導式來完成，如下

result = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr, yarr, cond)]


print result


結果[1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5]
這樣會產生多個問題，首先如果陣列很大的話，速度會很慢，因為所有的工作都是通過直譯器解釋 python **完成的，其次，但陣列是多維時，就無法奏效了。而使用 np.where 時，就可以非常簡單的完成。

result = np.where(cond, xarr, yarr)


print(result)


結果[1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5]
where 的第二個和第三個引數並不需要是陣列，它們可以是標量。where在資料分析中的乙個典型用法是根據乙個陣列來生成乙個新的陣列。

比如：假設我有乙個隨機生成的正態分佈的矩陣資料，並且你想將其中的正數都變成2 ，所有負數都變成 -2 ，使用 where就很容易實現

arr = np.random.randn(4,4)


print(arr)


print('-----------')


print(np.where(arr>0, 2, -2))


print('---------')


print(np.where(arr > 0, 2 , arr))


結果[[-1.36253267  0.7440669   0.64946862  0.36891392]


[-0.01551911  0.01003852  2.32228195 -0.17199506]


[ 0.46897204 -0.15731851 -0.53239796 -0.56446061]


[-0.55566614 -0.27882886 -0.12773451 -0.15585518]]


-----------


[[-2  2  2  2]


[-2  2  2 -2]


[ 2 -2 -2 -2]


[-2 -2 -2 -2]]


---------


[[-1.36253267  2.          2.          2.        ]


[-0.01551911  2.          2.         -0.17199506]


[ 2.         -0.15731851 -0.53239796 -0.56446061]


[-0.55566614 -0.27882886 -0.12773451 -0.15585518]]
正如看到的，第三個引數可以寫 原本的陣列，就相當於把小於0的元素用原本的陣列的對應位置的值對換，也就是說不做處理。

傳遞給 np.where 的陣列既可以是同等大小的陣列，也可以是標量

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