


Detaillierte Erläuterung der Verwendung der Funktion where() in Python
Dieser Artikel führt Sie hauptsächlich in die Verwendung der Funktion „where()“ in Python ein. Ich werde sie nun mit Ihnen teilen und hoffe, dass sie Ihnen helfen kann.
Verwendung von where()
Zunächst möchte ich betonen, dass die Funktion where() nur unterschiedliche Werte für unterschiedliche Eingaben zurückgibt.
1 Wenn das Array ein eindimensionales Array ist, ist der zurückgegebene Wert ein eindimensionaler Index, sodass es nur einen Satz von Index-Arrays gibt
2 Wenn das Array ein zweidimensionales Array ist Dimensionsarray, der Array-Wert, der die Bedingungen erfüllt. Zurückgegeben wird der Positionsindex des Werts. Daher gibt es zwei Sätze von Indexarrays, um die Position des Werts
darzustellen, z. B.
>>>b=np.arange(10) >>>b array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>>np.where(b>5) (array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),) >>>a=np.reshape(np.arange(20),(4,5)) >>>a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>>np.where(a>10) (array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))
für Numpy Eine Einführung in die Erklärung in der Standardbibliothek:
numpy.where(condition[, x, y])
Basierend auf der Bedingung , der Rückgabewert kommt von x oder y.
if.
< table style="height: 263px; width: 664px">参数: | condition : 数组,bool值 When True, yield x, otherwise yield y. x, y : array_like, 可选 x与y的shape要相同,当condition中的值是true时返回x对应位置的值,false是返回y的 |
---|---|
返回值: | out : ndarray or tuple of ndarrays ①如果参数有condition,x和y,它们三个参数的shape是相同的。那么,当condition中的值是true时返回x对应位置的值,false是返回y的。 ②如果参数只有condition的话,返回值是condition中元素值为true的位置索引,切是以元组形式返回,元组的元素是ndarray数组,表示位置的索引 |
Wenn „True“, ergibt x, andernfalls ergibt y.
>>> np.where([[True, False], [True, True]], ... [[1, 2], [3, 4]], ... [[9, 8], [7, 6]]) array([[1, 8], [3, 4]]) >>> >>> np.where([[0, 1], [1, 0]]) (array([0, 1]), array([1, 0])) >>> >>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3) >>> np.where( x > 5 ) (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2])) >>> x[np.where( x > 3.0 )] # Note: result is 1D. array([ 4., 5., 6., 7., 8.]) >>> np.where(x < 5, x, -1) # Note: broadcasting. array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., -1.], [-1., -1., -1.]]) Find the indices of elements of x that are in goodvalues. >>> >>> goodvalues = [3, 4, 7] >>> ix = np.in1d(x.ravel(), goodvalues).reshape(x.shape) >>> ix array([[False, False, False], [ True, True, False], [False, True, False]], dtype=bool) >>> np.where(ix) (array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))
Die Formen von x und y müssen gleich sein. Wenn der Wert in der Bedingung wahr ist, wird das entsprechende x zurückgegeben. Der Wert der Position, falsch, gibt y
out: ndarray oder Tupel von ndarrays
①Wenn die Parameter Bedingung, x und y enthalten, sind die Formen ihrer drei Parameter gleich. Wenn der Wert in der Bedingung dann wahr ist, wird der Wert zurückgegeben, der x entspricht, und wenn er falsch ist, wird y zurückgegeben.
② Wenn der Parameter nur eine Bedingung ist, ist der Rückgabewert der Positionsindex, an dem der Elementwert in der Bedingung wahr ist. Er wird in Form eines Tupels zurückgegeben, das angibt der Index der Position
< /td>
Die erste Verwendung
import numpy as np ''' x = np.random.randn(4,4) print(np.where(x>0,2,-2)) #试试效果 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]) zarr = np.array([True,False,True,True,False]) result = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,zarr)] print(result) #where()函数处理就相当于上面那种方案 result = np.where(zarr,xarr,yarr) print(result) ''' #发现个有趣的东西 # #处理2组数组 # #True and True = 0 # #True and False = 1 # #False and True = 2 # #False and False = 3 cond2 = np.array([True,False,True,False]) cond1 = np.array([True,True,False,False]) #第一种处理 太长太丑 result = [] for i in range(4): if (cond1[i] & cond2[i]): result.append(0); elif (cond1[i]): result.append(1); elif (cond2[i]): result.append(2); else : result.append(3); print(result) #第二种 直接where() 很快很方便 result = np.where(cond1 & cond2,0,np.where(cond1,1,np.where(cond2,2,3))) print(result) #第三种 更简便(好像这跟where()函数半毛钱的关系都没有 result = 1*(cond1 & -cond2)+2*(cond2 & -cond1)+3*(-(cond1 | cond2)) (没想到还可以这么表达吧) print(result)
if (conditions are etabliert):
Array wird x
else:
x = np.arange(16) print(x[np.where(x>5)]) #输出:(array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64),) x = np.arange(16).reshape(-1,4) print(np.where(x>5)) #(array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64)) #注意这里是坐标是前面的一维的坐标,后面是二维的坐标
ix = np.array([[False, False, False], [ True, True, False], [False, True, False]], dtype=bool) print(np.where(ix)) #输出:(array([1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 1], dtype=int64))
where(conditions ) Entspricht der Angabe des Index des Arrays
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Verwendung der Funktion where() in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
