다중 조건 배열 요소 액세스를 위해 Numpy의 'where' 기능을 올바르게 사용하는 방법은 무엇입니까?

Numpy의 Where 함수에서 여러 조건을 사용하여 배열 요소에 액세스

NumPy에서 배열을 작업할 때 기반 요소에 선택적으로 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 특정 조건에서. where() 함수는 이 시나리오에서 중요한 역할을 하며 주어진 기준을 충족하는 요소를 유연하게 선택할 수 있습니다.

그러나 where()의 원하는 동작이 기대에서 벗어나 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 또는 예상치 못한 결과. NumPy에서 효과적인 배열 조작을 위해서는 이 함수의 미묘한 차이를 이해하는 것이 필수적입니다.

다음 코드 조각을 고려하세요.

<code class="python">dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))]

이 코드는 지정된 범위 [r, r] 내에서 거리를 선택하는 것을 목표로 합니다. 박사]. 그러나 두 번째 조건 dists <= r dr을 충족하는 요소만 캡처합니다. 이 문제를 해결하려면 두 기준을 단일 조건으로 변환하거나 멋진 인덱싱을 활용할 수 있습니다.

<code class="python">dists[abs(dists - r - dr/2.) <= dr/2.]

<code class="python">dists[(dists >= r) & (dists <= r+dr)]

원본 코드의 문제는 where()의 잘못된 사용에서 비롯됩니다. 부울 배열과 달리 where()는 인덱스 목록을 반환합니다. 두 개의 인덱스 목록을 결합하여 두 번째 목록을 생성하면 첫 번째 조건이 효과적으로 재정의됩니다.

더 명확하게 설명하려면 다음을 고려하세요.

<code class="python">a = np.where(dists >= r)
b = np.where(dists <= r + dr)

a와 b의 결과는 b를 산출합니다. . 올바른 부울 배열을 얻으려면 요소별 & 연산자를 사용하여 조건을 결합해야 합니다.

<code class="python">dists >= r &amp; dists <= r + dr

부울 배열을 사용할 수 있게 되면 이를 배열 선택에 활용할 수 있습니다.

<code class="python">dists[dists >= r &amp; dists <= r + dr]</code>

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