numpy.where() Mehrere Bedingungen

1. Implementieren Sie numpy.where() Mehrere Bedingungen mit dem Operator & in Python
2. Implementieren Sie numpy.where() Mehrere Bedingungen mit dem | Operator in Python
3. Implementieren Sie numpy.where() Multiple Bedingungen mit der Funktion numpy.logical_and()
4. Implementieren Sie numpy.where() Mehrere Bedingungen mit der Funktion numpy.logical_or() in Python

Dieses Tutorial stellt die Methoden vor, um mehrere Bedingungen in der Funktion numpy.where() in Python anzugeben.

Implementieren Sie numpy.where() Mehrere Bedingungen mit dem Operator & in Python

Die Funktion numpy.where() wird verwendet, um einige Elemente aus einem Array auszuwählen, nachdem eine bestimmte Bedingung angewendet wurde. Angenommen, wir haben ein Szenario, in dem wir mehrere Bedingungen in einer einzigen Funktion numpy.where() angeben müssen. Dazu können wir den Operator & verwenden. Wir können mehrere Bedingungen innerhalb der Funktion numpy.where() angeben, indem wir jede Bedingung in ein Klammerpaar einschließen und einen &-Operator dazwischen verwenden.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where((values > 2) & (values < 4))]
print(result)

Ausgabe:

[3]

Im obigen Code haben wir mit der Funktion np.where() zusammen mit dem Operator & die Werte aus dem Array von Ganzzahlen values größer als 2, aber kleiner als 4 ausgewählt. Wir haben zuerst mit der Funktion np.array() ein Array von ganzen Zahlen values erstellt. Wir haben dann mit der Funktion np.where() und dem Operator & mehrere Bedingungen auf die Array-Elemente angewendet und den ausgewählten Wert in der Variablen result gespeichert. In diesem Abschnitt wird die Verwendung des logischen AND-Operators in der Funktion np.where() erläutert. Im folgenden Abschnitt wird die Verwendung des logischen ODER-Operators innerhalb der Funktion np.where() erläutert.

Implementieren Sie numpy.where() Mehrere Bedingungen mit dem | Operator in Python

Wir können auch das | Operator, um mehrere Bedingungen innerhalb der Funktion numpy.where() anzugeben. Das | Operator stellt in Python ein logisches ODER-Gatter dar. Wir können mehrere Bedingungen innerhalb der Funktion numpy.where() angeben, indem wir jede Bedingung in Klammern einschließen und ein | verwenden. Betreiber dazwischen.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where((values > 2) | (values % 2 == 0))]
print(result)

Ausgabe:

[2 3 4 5]

Im obigen Code haben wir mit der Funktion np.where() zusammen mit dem | Operator. Wir haben zuerst mit der Funktion np.array() ein Array von ganzen Zahlen values erstellt. Wir haben dann mit der Funktion np.where() und | mehrere Bedingungen auf die Array-Elemente angewendet. Operator und speicherte die ausgewählten Werte in der Variablen result.

Implementieren Sie numpy.where() Multiple Bedingungen mit der Funktion numpy.logical_and()

Die Funktion numpy.logical_and() wird verwendet, um den elementweisen Wahrheitswert des UND-Gatters in Python zu berechnen. Wir können die Funktion numpy.logical_and() innerhalb der Funktion numpy.where() verwenden, um mehrere Bedingungen anzugeben.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where(np.logical_and(values > 2, values < 4))]
print(result)

Ausgabe:

[3]

Im obigen Code haben wir die Werte aus dem Array der Ganzzahlen values grösser als 2 aber kleiner als 4 mit der Funktion np.where() zusammen mit der Funktion np.logical_and() in . ausgewählt Python. Wir haben zuerst mit der Funktion np.array() ein Array von ganzen Zahlen values erstellt. Wir haben dann mit der Funktion np.where() und np.logical_and() mehrere Bedingungen auf die Array-Elemente angewendet und den ausgewählten Wert in der Variablen result gespeichert.

Implementieren Sie numpy.where() Mehrere Bedingungen mit der Funktion numpy.logical_or() in Python

Die Funktion numpy.logical_or() wird verwendet, um den elementweisen Wahrheitswert des ODER-Gatters in Python zu berechnen. Wir können die Funktion numpy.logical_or() innerhalb der Funktion numpy.where() verwenden, um mehrere Bedingungen anzugeben.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where(np.logical_or(values > 2, values % 2 == 0))]
print(result)

Ausgabe:

[2 3 4 5]

Im obigen Code haben wir die Werte aus dem Array von Ganzzahlen values ausgewählt, die entweder größer als 2 oder vollständig durch 2 teilbar sind, mit der Funktion np.where() zusammen mit numpy.logical_or()-Funktion in Python. Wir haben zuerst mit der Funktion np.array() ein Array von ganzen Zahlen values erstellt. Wir haben dann mit der Funktion np.where() und der Funktion numpy.logical_or() mehrere Bedingungen auf die Array-Elemente angewendet und die ausgewählten Werte in der Variablen result gespeichert.