numpy.where() Múltiplas condições

1. Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com o Operador & em Python
2. Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com | Operador em Python
3. Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com a Função numpy.logical_and()
4. Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com a Função numpy.logical_or() em Python

Este tutorial irá apresentar os métodos para especificar várias condições na função numpy.where() em Python.

Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com o Operador & em Python

A função numpy.where() é usada para selecionar alguns elementos de um array após a aplicação de uma condição especificada. Suponha que temos um cenário em que temos que especificar várias condições dentro de uma única função numpy.where(). Podemos usar o operador & para este propósito. Podemos especificar várias condições dentro da função numpy.where() colocando cada condição dentro de um par de parênteses e usando um operador & entre eles.

import numpy as np

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

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

Resultado:

[3]

No código acima, selecionamos os valores do array de inteiros values maiores que 2 mas menores que 4 com a função np.where() junto com o operador &. Primeiro criamos um array de values inteiros com a função np.array(). Em seguida, aplicamos várias condições aos elementos do array com a função np.where() e o operador & e armazenamos o valor selecionado dentro da variável result. Esta seção discute o uso do operador lógico AND dentro da função np.where(). A seção a seguir discute o uso do operador lógico OR dentro da função np.where().

Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com | Operador em Python

Também podemos usar o | operador para especificar várias condições dentro da função numpy.where(). O | operador representa uma porta lógica OR em Python. Podemos especificar várias condições dentro da função numpy.where() colocando cada condição dentro de um par de parênteses e usando um | operador entre eles.

import numpy as np

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

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

Resultado:

[2 3 4 5]

No código acima, selecionamos os valores do array de values inteiros que são maiores que 2 ou completamente divisíveis por 2 com a função np.where() junto com | operador. Primeiro criamos um array de values inteiros com a função np.array(). Em seguida, aplicamos várias condições aos elementos do array com a função np.where() e | operador e armazenou os valores selecionados dentro da variável result.

Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com a Função numpy.logical_and()

A função numpy.logical_and() é usada para calcular o valor de verdade em termos de elemento da porta AND em Python. Podemos usar a função numpy.logical_and() dentro da função numpy.where() para especificar várias condições.

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)

Resultado:

[3]

No código acima, selecionamos os valores do array de inteiros values maiores que 2 mas menores que 4 com a função np.where() junto com a função np.logical_and() em Pitão. Primeiro criamos um array de values inteiros com a função np.array(). Em seguida, aplicamos várias condições aos elementos do array com a função np.where() e a função np.logical_and(), e armazenamos o valor selecionado dentro da variável result.

Implemente numpy.where() Múltiplas Condições com a Função numpy.logical_or() em Python

A função numpy.logical_or() é usada para calcular o valor de verdade em termos de elemento da porta OR em Python. Podemos usar a função numpy.logical_or() dentro da função numpy.where() para especificar várias condições.

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)

Resultado:

[2 3 4 5]

No código acima, selecionamos os valores do array de values inteiros que são maiores que 2 ou completamente divisíveis por 2 com a função np.where() junto com numpy.logical_or()Função em Python. Primeiro criamos um array de values inteiros com a função np.array(). Em seguida, aplicamos várias condições aos elementos do array com a função np.where() e a função numpy.logical_or() e armazenamos os valores selecionados dentro da variável result.