如何使用多個條件過濾 Numpy 陣列：為什麼 `np.where()` 失敗以及如何獲得正確的結果？

具有多個條件的 numpy where 函數

在 numpy 中，where 函數允許根據條件過濾數組。但是，當嘗試使用 & 和 | 等邏輯運算子套用多個條件時，可能會出現意外結果。

請考慮以下程式碼：

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))]

此程式碼嘗試選取 r 和 r 之間的距離r博士。但是，它只選擇滿足第二個條件的距離，dists <= r dr.

失敗原因：

numpy where 函數傳回以下元素的索引：滿足條件，而不是布林數組。使用邏輯運算子組合多個 where 語句時，輸出是滿足各自條件的索引清單。對這些清單執行 and 運算會產生第二組索引，從而有效地忽略第一個條件。

正確方法：

• 元素-明智比較：

要應用多個條件，請直接使用逐元素比較：

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

• 布林數組：

或者，為每個條件建立布林數組並對它們執行邏輯運算：

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

• 花式索引：

花哨的索引還允許條件過濾：

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

在某些情況下，將條件簡化為單一標準可能會更有利，如下例所示：

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

透過了解了where 函數的行為，程式設計師可以在numpy 中根據多個條件有效地過濾數組。

以上是如何使用多個條件過濾 Numpy 陣列：為什麼 `np.where()` 失敗以及如何獲得正確的結果？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！