Numpy NP.gdzie wiele warunków

W tym samouczku dowiesz się różnych metod, których możesz użyć, aby określić wiele warunków za pomocą NP.gdzie () funkcja.

Metoda 1 - Numpy.gdzie () wiele warunków za pomocą operatora

Funkcja gdzie () w Numpy pozwala nam wybrać elementy z danej tablicy, które pasują do danego warunku. Domyślnie funkcja akceptuje pojedynczy warunek, który pasuje do danej tablicy elementów. Co jeśli musimy sprawdzić wiele warunków w danej tablicy? W tym celu możemy użyć logicznych operatorów Pythona, aby to osiągnąć. Jednym z takich operatorów jest operator i (i). Pozwala nam określić wiele warunków wewnątrz funkcji i dodać i dołączyć do nich z operatorem. Funkcja przyjmie wszystkie określone warunki i zwróci elementy pasujące do wszystkich warunków.

Możemy to zilustrować przykładem, jak pokazano poniżej:

importować Numpy jako NP
ARR = NP.tablica ([100,120,344,232,343,456 674 637])
new_arr = arr [np.gdzie ((ARR> 300) i (ARR<500))]
Drukuj (New_ARR)

W powyższym programie zaczynamy od utworzenia tablicy trzymającej zestaw liczb całkowitych. Następnie tworzymy nową tablicę i używamy funkcji, aby filtrować w wielu warunkach. Jeśli jakikolwiek element w tablicy jest większy niż 300 i mniej niż 500, dodaj go do nowej tablicy. Na koniec drukujemy wynikową tablicę:

Korzystanie z operatora zapewnia, że ​​oba warunki są prawdziwe.

Metoda 2 - Numpy.gdzie () wiele warunków za pomocą operatora lub

W niektórych przypadkach możesz chcieć, aby tylko jeden z wielu warunków był prawdziwy. W tym celu możemy użyć operatora lub. To mówi, gdzie funkcja ocenia wszystkie dostarczone warunki, a jeśli jakikolwiek element w danej tablicy pasuje do jednego z nich, dodaj ją do wyniku.

Weźmy przykładowy wynik pokazany poniżej:

importować Numpy jako NP
ARR = NP.tablica ([100,120,344,232,343,456 674 637])
new_arr = arr [np.gdzie ((ARR> 300) | (ARR == 500))]
Drukuj (New_ARR)

W powyższym przykładzie używamy | operator, aby określić wiele warunków i przechowywać wynikowe wartości w zmiennej New_ARR. Jeśli jakikolwiek element tablicy wejściowej jest większy lub równy 500, dodaj go do nowej tablicy.

Wynikowe wyjście:

Widzimy, że wszystkie zwrócone elementy są większe niż 300.

Metoda 3 - Numpy.gdzie () wiele warunków z Numpy.Funkcja logical_and ()

Jeśli nie chcesz używać operatorów logicznych Pythona, Numpy ma funkcję logical_and (), która może zastąpić i operator.

Funkcja służy do określenia prawdy elementarnej wartości i bramki. Zobaczmy, w jaki sposób możemy przyjąć tę funkcję, aby określić wiele warunków w funkcji Numpy Where ().

importować Numpy jako NP
ARR = NP.tablica ([100,120,344,232,343,456 674 637])
new_arr = arr [np.gdzie (np.logical_and (ARR> 300, ARR<400))]
Drukuj (New_ARR)

W powyższym kodzie zaczynamy od zdefiniowania tablicy liczb całkowitych, których elementy chcemy filtrować.

Następnie używamy NP.gdzie () funkcjonują i przekazujemy warunki, które chcemy ocenić. W tym przypadku przekazujemy je jako argumenty NP.Funkcja logical_and.

Funkcja ocenia warunki i filtruje elementy, które pasują do określonych wartości.

Przykładem jest to, jak pokazano:

Z wyjścia tylko dwa elementy pasują do określonych warunków.

Metoda 4 - Numpy.gdzie () wiele warunków z Numpy.Funkcja logical_or ()

Podobnie Numpy ma funkcję, która wykonuje to samo zadanie co logiczne lub. Numpy.Funkcja logical_or () służy do obliczania prawdziwej wartości elementarnej bramki lub bramki.

W naszym przypadku możemy określić wiele warunków i przekazać je NP.gdzie () funkcja.

Przykładowy kod jest pokazany poniżej:

importować Numpy jako NP
ARR = NP.tablica ([100,120,344,232,343,456 674 637])
new_arr = arr [np.gdzie (np.logical_or (ARR> 300, ARR%2 == 0))]
Drukuj (New_ARR)

Tutaj funkcja powinna zwrócić wszystkie elementy, które są większe niż 300 lub te, które nawet liczba.

Powstałe wartości to:

To działa.

Zamknięcie

To wszystko dla tego. W tym samouczku nauczyłeś się, jak określić wiele warunków w funkcji Numpy Where () za pomocą logicznej lub logicznej i, funkcji Logical_and Numpy oraz funkcji Logical_or Numpy.