numpy array向量化版本

我正在閱讀有關向量化表達式的備忘單。要提及的如下numpy array向量化版本

矢量化表達式

np.where（COND中，x，y）是表達的向量化版本 '×如果其他條件Y'

例如：

np.where([True, False], [1, 2], [2, 3]) => ndarray (1, 3)

我不能理解上面的例子。我的理解是我們應該有表達，但是這裏我們列出了[True，False]。

請求在分手解釋以及如何得到ndarray的輸出（1,3）

由於

來源

2017-07-24 venkysmarty

您是否閱讀過官方文檔：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html？你對哪個具體的部分堅持解釋？ – Divakar

我的問題是我們如何去輸出ndarray（1,3）在上面的例子 – venkysmarty

可能重複[應用功能蒙面numpy數組]（https://stackoverflow.com/questions/36421913/）。還有一個：https://stackoverflow.com/questions/35188508 – Divakar

我通常使用np.where到布爾數組轉換爲索引陣列。考慮下面這個例子：

In [12]: a = np.random.rand((10)) 

In [13]: a 
Out[13]: 
array([ 0.80785098, 0.49922039, 0.02018482, 0.69514821, 0.87127179, 
     0.23235574, 0.73199572, 0.79935066, 0.46667908, 0.11330817]) 

In [14]: bool_array = a > 0.5 

In [15]: bool_array 
Out[15]: array([ True, False, False, True, True, False, True, True, False, False], dtype=bool) 

In [16]: np.where(bool_array) 
Out[16]: (array([0, 3, 4, 6, 7]),)

你的例子說明。對於cond中的每個值：如果True，則從x中挑選值，否則從y中挑選值。

cond: [True, False] 
x : [1, 2] 
y : [2, 3] 

Result: 
cond[0] == True -> out[0] == x[0] 
cond[1] == False -> out[1] == y[1] 
out == [1, 3]

來源

2017-07-24 12:34:25 pingul

陣列[True, False]是什麼會由表達式等x<y其中x=np.array([1,1])和y=np.array([2,0])來製造。所以cond是一個布爾數組，通常是像前一個表達式的結果。的一個更真實的上下的用法的示例將是therfore：

np.where(x<y, [1, 2], [2, 3])

來源

2017-07-24 11:14:59 jadsq

numpy array向量化版本

回答

相關問題