NumPy의 `np.where` 기능을 사용하여 여러 조건에 따라 요소를 선택하려면 어떻게 해야 합니까?

여러 조건을 갖는 Numpy where 함수

배열을 처리할 때 NumPy의 np.where 함수는 특정 조건을 선택하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 특정 조건에 따른 요소. 그러나 여러 조건을 동시에 적용하려고 하면 혼란이 발생할 수 있습니다.

질문에 제시된 시나리오를 생각해 보세요. 목표는 dists라는 배열에서 지정된 범위 내의 거리를 선택하는 것입니다. 다음 코드가 시도되었습니다.

dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))]

그러나 이 코드는 두 조건이 아닌 r dr보다 작거나 같은 거리만 선택합니다. 이런 일이 발생하는 이유를 이해하려면 np.where가 부울 배열이 아닌 인덱스 목록을 반환한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

코드 수정

올바른 방법 np.where에 여러 조건을 적용하는 것은 아래와 같이 요소별 연산자(AND의 경우 &, OR의 경우 |)를 사용하여 결합된 부울 배열을 생성하는 것입니다.

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

또는 결과가 특별히 필요한 경우 인덱스 형식에서는 다음 구문을 사용합니다.

np.where((dists >= r) &amp; (dists <= r + dr))

원래 코드가 작동하지 않은 이유

원래 질문에 포함된 코드 시퀀스는 두 가지를 평가했습니다. 조건을 독립적으로 분리합니다. 먼저 r보다 크거나 같은 거리, r보다 작거나 같은 거리 dr입니다. 그러나 np.where는 인덱스를 반환하므로 를 사용하여 이 두 조건의 결과를 연결하면 두 번째 조건의 인덱스만 선택됩니다.

요소별로 조건을 결합하는 부울 배열을 생성하려면 연산자가 사용됩니다. 이렇게 하면 배열의 각 요소가 동시에 두 조건에 따라 True 또는 False가 됩니다.

대체 접근 방식

범위 내에서 거리를 선택하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다. 아래에 설명된 대로 조건부 인덱싱을 사용합니다.

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

이 옵션은 각 거리가 r을 중심으로 하는 범위 내에 있는지 확인하는 부울 배열을 생성하여 더 간결하고 읽기 쉬운 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 NumPy의 `np.where` 기능을 사용하여 여러 조건에 따라 요소를 선택하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!