python：根據條件將列表轉換爲二元決策

基於條件將列表轉換爲二元決策是否有非冗長的方式？例如：python：根據條件將列表轉換爲二元決策

patientAge = [19, 15, 13, 21, 37] 

# wanted output: [1, 0, 0, 1, 1] # true if >18 otherwise false 
# e.g. in matlab simply "patientAge>18"

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2017-09-22 user2952361

'（np.array（patientAge）> 18）.astype（int）'如果您使用'numpy'。 –

試試：'mean（filter（lambda x：x> 18，patientAge））'另外，挑選和比較語言沒有意義。對於matlab比較好的每一件事，Python有10件更好的事情。 –

這對我工作的真實數據不起作用，因爲我必須根據條件獲得一個數組的索引，並從另一個數組中選擇相應的索引：「mean（score（patientAge> 18））」的Matlab語義「？即每個人的平均分數超過18？ patientAge = [19，15，13，21，37] 分數= [123，213，429，98，50] patientAge = np.array（patientAge）得分= np.array（評分） IDX = （患者年齡> 18） print（idx） print（np.mean（score（idx）））＃TypeError：'numpy.ndarray'object is not callable – user2952361

只需使用列表理解：

>>> patientAge = [19, 15, 13, 21, 37] 
>>> [age > 18 for age in patientAge] 
[True, False, False, True, True]

，如果你必須有1或0：

>>> [int(age > 18) for age in patientAge] 
[1, 0, 0, 1, 1]

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2017-09-22 11:12:17 mhawke

理解：[ v > 18 for v in patientAge ]
如果使用numpy的（假設patientAge是numpy.array），你也可以寫patientAge > 18並獲得布爾numpy.array

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2017-09-22 11:11:50 GPhilo

您可以打開列表到numpy陣列：

>>> patientAge = [19, 15, 13, 21, 37] 
>>> patientAge = numpy.array(patientAge) 
>>> patientAge>18 
array([ True, False, False, True, True], dtype=bool) 
>>> _+0    # if you want ints 
array([1, 0, 0, 1, 1])

語法是熟悉的，因爲numpy（和matplotlib）當然是基於Matlab 。

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2017-09-22 11:12:19

python：根據條件將列表轉換爲二元決策

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