numpy.where() 多个条件

1. 在 Python 中使用 & 运算符实现 numpy.where() 多个条件
2. 使用 | 实现 numpy.where() 多个条件 Python 中的运算符
3. 使用 numpy.logical_and() 函数实现 numpy.where() 多个条件
4. 在 Python 中使用 numpy.logical_or() 函数实现 numpy.where() 多个条件

本教程将介绍在 Python 中的 numpy.where() 函数中指定多个条件的方法。

在 Python 中使用 & 运算符实现 numpy.where() 多个条件

numpy.where() 函数用于在应用指定条件后从数组中选择一些元素。假设我们有一个场景，我们必须在单个 numpy.where() 函数中指定多个条件。为此，我们可以使用 & 运算符。我们可以在 numpy.where() 函数中指定多个条件，方法是将每个条件括在一对括号内并在它们之间使用 & 运算符。

import numpy as np

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

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

输出：

[3]

在上面的代码中，我们使用 np.where() 函数和&运算符从大于 2 但小于 4 的整数 values 数组中选择值。我们首先使用 np.array() 函数创建了一个整数 values 数组。然后，我们使用 np.where() 函数和 & 运算符对数组元素应用多个条件，并将选定的值存储在 result 变量中。本节讨论在 np.where() 函数中使用逻辑 AND 运算符。以下部分讨论了 np.where() 函数中逻辑 OR 运算符的使用。

使用 | 实现 numpy.where() 多个条件 Python 中的运算符

我们也可以使用|运算符在 numpy.where() 函数内指定多个条件。|运算符代表 Python 中的逻辑 OR 门。我们可以在 numpy.where() 函数中指定多个条件，方法是将每个条件括在一对括号内并使用 |他们之间的运营商。

import numpy as np

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

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

输出：

[2 3 4 5]

在上面的代码中，我们使用 np.where() 函数和 | 从整数 values 数组中选择大于 2 或可被 2 整除的值运算符。我们首先使用 np.array() 函数创建了一个整数 values 数组。然后我们使用 np.where() 函数和 | 对数组元素应用多个条件运算符并将选定的值存储在 result 变量中。

使用 numpy.logical_and() 函数实现 numpy.where() 多个条件

numpy.logical_and() 函数用于计算 Python 中 AND 门的逐元素真值。我们可以在 numpy.where() 函数中使用 numpy.logical_and() 函数来指定多个条件。

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)

输出：

[3]

在上面的代码中，我们使用 np.where() 函数和 np.logical_and() 函数从大于 2 但小于 4 的整数数组 values 中选择值 Python。我们首先使用 np.array() 函数创建了一个整数 values 数组。然后我们使用 np.where() 函数和 np.logical_and() 函数对数组元素应用多个条件，并将选定的值存储在 result 变量中。

在 Python 中使用 numpy.logical_or() 函数实现 numpy.where() 多个条件

numpy.logical_or() 函数用于计算 Python 中 OR 门的元素真值。我们可以在 numpy.where() 函数中使用 numpy.logical_or() 函数来指定多个条件。

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)

输出：

[2 3 4 5]

在上面的代码中，我们使用 np.where() 和 numpy.logical_or() 函数从整数 values 数组中选择大于 2 或完全可以被 2 整除的值。我们首先使用 np.array() 函数创建了一个整数 values 数组。然后，我们使用 np.where() 函数和 numpy.logical_or() 函数对数组元素应用多个条件，并将选定的值存储在 result 变量中。