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對numpy中向量式三目運(yùn)算符詳解

 更新時(shí)間:2018年10月31日 14:32:28   作者:grey_csdn  
今天小編就為大家分享一篇對numpy中向量式三目運(yùn)算符詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

如果用到數(shù)據(jù)篩選功能,可以使用x if condition else y的邏輯實(shí)現(xiàn)。如果使用的是純Python,可以使用不斷迭代的方式對每一組元素組合進(jìn)行相應(yīng)的判斷篩選。不過,如果使用numpy中的向量化計(jì)可以大大加速運(yùn)算的過程。

在numpy中有一個(gè)這個(gè)三目運(yùn)算的向量版本numpy.where。where方法可以接收三個(gè)參數(shù),第一個(gè)參數(shù)為條件向量,而第二、第三個(gè)參數(shù)可以是矩陣也可以是標(biāo)量。接下來做一下相應(yīng)功能的純Python功能實(shí)現(xiàn)以及向量方式實(shí)現(xiàn)。

記錄如下:

In [76]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])

In [77]: yarr = xarr + 1


In [78]: xarr
Out[78]: array([ 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])


In [79]: yarr
Out[79]: array([ 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])


In [80]: cond = np.array([True,False,True,True,False])


In [81]: cond
Out[81]: array([ True, False, True, True, False], dtype=bool)


In [82]: result1 = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,cond)]


In [83]: result1
Out[83]: [1.1000000000000001, 2.2000000000000002, 1.3, 1.3999999999999999, 2.5]


In [84]: result2 = np.where(cond,xarr,yarr)


In [85]: result2
Out[85]: array([ 1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])

從浮點(diǎn)表示上,兩者有一點(diǎn)點(diǎn)小小的差異,在小數(shù)點(diǎn)后多位,通常在數(shù)值表示上可以忽略。不過,這里還是要進(jìn)行一下兩個(gè)結(jié)果的一致性判斷,因?yàn)橹耙部吹竭^Python在浮點(diǎn)表達(dá)上因?yàn)闄C(jī)器而產(chǎn)生的差異。

測試的結(jié)果如下:

In [87]: result1 == result2
Out[87]: array([ True, True, True, True, True], dtype=bool)

從上面的結(jié)果可以看出,兩個(gè)計(jì)算結(jié)果是一致的。

以上這篇對numpy中向量式三目運(yùn)算符詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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