Numpy常见方法（3）-条件逻辑np.where方法_np.where逻辑

说明：本blog基于python3版本, numpy 1.22.0

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前言

numpy的where方法主要应用是三元表达式 x if condition else y 的向量化版本；
【说明：向量化是numpy的特有术语，指的是对ndarray数据中的所有元素进行类似标量的操作】

一、numpy.where方法的输入和输出

numpy.where方法的输入格式服从公式：
numpy.where(condition, x, y), 含义是condition如果为True， 取x中的值，如果为False，取y中的值；

numpy.where方法的输出是一个新的ndarray数据
【注意：最好让condition， x， y的shape相同】

二、numpy.where方法应用实例

假设我们有两个ndarray数据，分别称为a 和 b， 现在我们想替换掉a中的负值元素为b中对应位置的元素

代码如下

import numpy as np
a = np.array([[1,-2,-3],[4,-5,6]])
b = np.array([[11,12,13], [14,15,16]])
cond = a > 0
print(a)
print(b)
###使用np.where方法
c = np.where(cond, a, b)
print(c)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

结果如下，

[[ 1 -2 -3]
 [ 4 -5  6]]
[[11 12 13]
 [14 15 16]]
[[ 1 12 13]
 [ 4 15  6]]
1
2
3
4
5
6

由上结果可知，我们成功把a中的负值替换为b中对应位置的元素。

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总结

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