Numpy的高级运算（布尔赋值，all，any，where）

最新推荐文章于 2024-06-21 21:46:09 发布

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#Numpy #where #布尔索引 #all #any

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本文通过实例演示了如何利用NumPy进行逻辑运算和条件判断，包括成绩数据的真值判断、布尔赋值、使用np.all()和np.any()函数进行条件检查，以及运用np.where()函数实现复杂的条件赋值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 逻辑运算

>>> score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))          # 生成10名同学，5门功课的数据
>>> test_score = score[6:, 0:5]                          # 取出最后4名同学的成绩，用于逻辑判断

逻辑判断, 如果成绩大于60就标记为True 否则为False

>>> test_score > 60                                                      
array([[ True,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True, False, False,  True],
       [False,  True,  True,  True,  True]])

BOOL赋值, 将满足条件的设置为指定的值

>>> test_score[test_score > 60] = 1
>>> test_score
array([[ 1,  1,  1, 52,  1],
       [ 1,  1,  1, 59,  1],
       [ 1,  1, 44, 44,  1],
       [59,  1,  1,  1,  1]])

2 判断函数

np.all() 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否全及格

>>> np.all(score[0:2, :] > 60)
False

np.any()判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否有大于90分的

>>> np.any(score[0:2, :] > 80)
True

3 np.where（三元运算符）

判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60的置为1，否则为0

temp = score[:4, :4]
np.where(temp > 60, 1, 0)

复合逻辑需要结合np.logical_and和np.logical_or使用
a 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60且小于90的换为1，否则为0

np.where(np.logical_and(temp > 60, temp < 90), 1, 0)

b 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于90或小于60的换为1，否则为0

np.where(np.logical_or(temp > 90, temp < 60), 1, 0)