So filtern Sie Numpy-Arrays mit mehreren Bedingungen: Warum schlägt „np.where()' fehl und wie erzielt man korrekte Ergebnisse?

Numpy-Where-Funktion mit mehreren Bedingungen

In Numpy ermöglicht die Where-Funktion das Filtern eines Arrays basierend auf einer Bedingung. Wenn Sie jedoch versuchen, mehrere Bedingungen mit logischen Operatoren wie & und | anzuwenden, können unerwartete Ergebnisse auftreten.

Beachten Sie den folgenden Code:

import numpy as np

dists = np.arange(0, 100, 0.5)
r = 50
dr = 10

# Attempt to select distances within a range
result = dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))]

Dieser Code versucht, Abstände zwischen r und auszuwählen r Dr. Es werden jedoch nur Abstände ausgewählt, die die zweite Bedingung erfüllen, dists <= r dr.

Fehlergrund:

Die Numpy-Where-Funktion gibt Indizes von Elementen zurück, die eine Bedingung erfüllen, keine booleschen Arrays. Bei der Kombination mehrerer where-Anweisungen mithilfe logischer Operatoren ist die Ausgabe eine Liste von Indizes, die die jeweiligen Bedingungen erfüllen. Das Ausführen einer UND-Operation für diese Listen führt zum zweiten Satz von Indizes und ignoriert effektiv die erste Bedingung.

Korrekte Ansätze:

• Element- Weiser Vergleich:

Um mehrere Bedingungen anzuwenden, verwenden Sie elementweise Vergleiche direkt:

dists[(dists >= r) & (dists <= r + dr)]

• Boolesche Arrays:

Alternativ können Sie boolesche Arrays für jede Bedingung erstellen und logische Operationen daran ausführen:

condition1 = dists >= r
condition2 = dists <= r + dr
result = dists[condition1 & condition2]

• Ausgefallene Indizierung:

Die ausgefallene Indizierung ermöglicht auch eine bedingte Filterung:

result = dists[(condition1) & (condition2)]

In bestimmten Fällen kann die Vereinfachung der Bedingungen in ein einziges Kriterium von Vorteil sein, wie im folgenden Beispiel:

result = dists[abs(dists - r - dr/2.) <= dr/2.]

Nach Wenn Programmierer das Verhalten der Where-Funktion verstehen, können sie Arrays basierend auf mehreren Bedingungen in Numpy effektiv filtern.

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