如何在np.where函数中放置多个条件(一个或两个and) - 腾讯云开发者社区

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【C++】STL 算法 - transform 变换算法 ( transform 函数原型 | 将一个或两个输入容器中的元素变换后存储到输出容器中 )

是 STL 标准模板库中的一个算法 , 该算法的作用是用于对容器或指定迭代器范围的每个元素进行指定的 " 转换操作 " , 并将 " 转换结果 " 存储到另一个容器中 ; std::...transform 算法接受一个或两个输入范围 , 以及一个输出范围 , 并根据提供的一元函数对象或二元函数对象对 " 输入范围内的元素 " 进行转换 ; 2、transform 算法函数原型...返回 OutputIt 类型的返回值是一个迭代器 , 该迭代器指向最后一个被写入元素之后的位置 ; 3、transform 算法函数原型 2 - 将两个输入容器中的元素变换后存储到输出容器...中 transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是将两个输入容器中的元素变换后存储到输出容器中 ; template 函数对象或二元函数对象 ; 一元函数对象 : 接受一个参数 , 也就是来自第一个输入序列的元素 , 并返回转换后的值 ; 二元函数对象 : 接受两个参数 , 第一个参数是来自第一个输入序列的元素

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...现在的numpy.where()，只查看数组中的原始数据，而不必负责Pandas Series带来的内容，如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。各位！...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...嵌套的np.where()解决方案工具179ms。那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！代码：基本上，当使用np.select()时。...np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件如果你正在处理字符串/正则表达式函数，那么最好还是使用Python。

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Python Numpy布尔数组在数据分析中的应用

使用 | 进行或运算布尔或运算符 | 用于两个布尔数组的逐元素或运算，只要有一个对应元素为 True，结果就是 True。...True False False False] 或运算结果： [ True True True True True] 在这个示例中，对两个布尔数组进行了或运算，结果数组中只要有一个原数组为...Numpy中的 where 函数与布尔数组 Numpy的 where 函数是一个非常灵活的工具，基于条件返回数组中的元素或替换数组中的元素。...67 89 32 76 12 90] 替换后的数组： [ 0 67 89 0 76 0 90] 在这个示例中，使用 np.where() 函数根据条件替换了数组中的部分元素。...函数对矩阵中的元素进行了条件替换，生成了一个新的矩阵，其中所有小于5的元素被替换为0。

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数据可视化入门

1数组注意：第一个参数是元组，用来指定大小，如(3,4) empty不是总是返回全0，有时返回的是未初始的随机值创建ndarray np.arange...条件索引布尔值多维数组 arr[condition] condition可以是多个条件组合注意，多个条件组合要使用 & |，而不是and or ?...通用函数元素级运算常用的通用函数 ceil, 向上最接近的整数 floor, 向下最接近的整数 rint, 四舍五入 • isnan, 判断元素是否为 NaN(Not a Number...) multiply，元素相乘 divide, 元素相除 np.where 矢量版本的三元表达式 x if condition else y np.where(condition, x,...np.all和np.any all，全部满足条件 any，至少有一个元素满足条件 np.unique 找到唯一值并返回排序结果操作文本文件读取 - np.loadtxt

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如何让你的矩阵运算速度提高4000+倍

在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...定义一个向量化函数，该函数以嵌套的对象序列或 numpy 数组作为输入，并返回单个 numpy 数组或 numpy 数组的元组。...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...在官网的介绍中，还附加了这么一段描述：提供向量化函数主要是为了方便，而不是为了性能，它执行的本质是一个for循环。...这里所展示的只是一个最简单的例子，实际应用中，会有更复杂的场景，届时会非常考验开发者的思维水平和对numpy的熟练程度。

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对比Excel，用Pandas轻松搞定IF函数操作

在 Excel 中IF 函数是最常用的函数之一，它可以对值和期待值进行逻辑比较。因此IF 语句可能有两个结果：第一个结果是比较结果为 True，第二个结果是比较结果为 False。...Pandas处理这里通过df.where和np.where两个函数来实现需求，先看代码，然后我们再讲解下 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel(...(df['性别']==0, '女性', '男性')) data.insert(0,'姓名', df['姓名']) data 输出结果以上实现方案中，用到的两个where函数，其实就和excel里的...df.where 该函数可以将满足条件的函数筛选出来，将不满足条件的值赋值为另外一个值，默认情况下为NaN。...和Excel中IF函数更接近的其实就是np.where这个函数，如果条件满足则赋值x，否则赋值y。

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NumPy 分割与搜索数组详解

NumPy 分割数组NumPy 提供了 np.array_split() 函数来分割数组，将一个数组拆分成多个较小的子数组。...例如，以下代码使用掩码将数组分割成两个子数组，第一个子数组包含所有偶数元素，第二个子数组包含所有奇数元素：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5,...基本用法：np.where()语法：np.where(condition)condition：用于确定要查找的元素的布尔条件。功能：np.where() 逐个元素比较条件，并返回满足条件的元素的索引。...它返回一个元组，其中包含一个或多个数组，每个数组表示满足条件的元素的索引。...() 或 np.searchsorted() 正确找到以下数组 arr 中所有等于 3 的元素的索引。

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高效数据处理的Python Numpy条件索引方法

通过使用逻辑运算符，如&（与）、|（或）等，可以构建更为灵活的条件。...result = arr[(arr 8)] print("小于3或大于8的元素：", result) 在这个例子中，结合了多个条件，使用逻辑运算符&和|来筛选数组中的元素...这种基于条件的元素修改在数据清洗和处理过程中非常有用。条件赋值和np.where np.where是Numpy中的一个强大函数，基于条件来进行选择操作。...> 5, 1, 0) print("条件赋值后的数组：", result) 在这里，np.where根据条件arr > 5来决定数组中每个位置的值。...使用条件arr_2d > 5提取了数组中所有大于5的元素。结果是一个一维数组，其中包含了满足条件的所有元素。基于条件索引选择行或列有时，需要基于某些条件来选择多维数组中的特定行或列。

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NumPy知识速记

range的数组版生成0 - 14 ndarray的数据类型 dtype是NumPy灵活交互其它系统的源泉之一，数值型dtype的命名方式相同：**一个类型名（如float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字...可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...np.meshgrid 函数接受两个一维数组，并产生两个二维矩阵（对应于两个数组中所有的(x,y)对）： In [155]: points = np.arange(-5, 5, 0.01) # 1000...True值计数: (arr > 0).sum() arrs.any() 测试数组中是否存在一个或多个True arrs.all() 检查数组中所有值是否都是True 也能用于非布尔型数组...np.in1d ：测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格（是否存在），返回一个布尔型数组常用集合函数用于数组的文件输入输出 NumPy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

np.max(a)返回数组a中的最大值，然后np.where(a == np.max(a))返回一个包含最大值位置索引的元组。这个元组被解包给了变量r和c，其中r表示行索引，c表示列索引。...divmod函数将除法和取模运算结合起来，接受两个参数，第一个参数是被除数，第二个参数是除数。在我们这里，被除数是m，除数是a.shape[1]，也就是二维数组a的列数。...函数返回一个元组，包含商和余数。这里将商（整除结果）保存在变量r中，余数（模数）保存在变量c中。最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。

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数据分析之numpy

18, 2为step ndarray15 = np.arange(10, 20, 2) # 将其形状改变为(2, 5) ndarray14.reshape((2, 5)) eys创建对角矩阵数组 # 该函数用于创建一个...是条件语句，参数 x 和 y 是 number 或 ndarray 按下标依次迭代arr1和arr2两个数组的每个元素，并比较元素大小，如果结果为True，返回当前arr1的元素，否则返回当前arr2...y中. x - y, y - x in1d(x, y) :得到一个表示“x的元素是否包含于y”的布尔型数组. setxor1d(x, y) :对称差集，两个数组中互相不包含的元素。...mask = names == "aaa" # [ True False False False False False False] 使用numpy提供的where函数三目运算符如果符合条件结果为值...1 否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于20的元素替换成666 ret1 = np.where(ndarray3

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

阅读助手构造测试数据方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select...-np.where # 方法三 np.where df5 = df.copy() # Numpy的内置where()函数。...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...：nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足，values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值，以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['

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如何将数据处理速度提升1000+倍

以下文章来源于气象杂货铺，作者bugsuse 利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy，这两个工具的功能都很强大，尤其是pandas，更是Python中数据处理方面最强大的工具之一...但是如果不能有效利用pandas和numpy中的各种函数和方法，反而会降低数据处理的效率。以下就以PyGotham 2019的一个演讲介绍如何大幅提升数据处理的速度。...常规条件处理都是使用if...else...语句，将函数应用到.apply方法。...np.where np.where给定一个条件表达式，当条件表达式为真或假时返回对应的值。 %%timeit # Pandas Series Vectorized baby!!...) 96.7 ms ± 2.17 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) np.select 对多个条件选择或嵌套条件而言

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numpy学习笔记 - numpy常用函

# 每一位上的最大值 arr = np.random.normal(size=(2, 4)) * 5 print(arr) print(np.modf(arr)) # 将小数部分与整数部分分成两个单独的数组...) x[np.where( x > 3.0 )] # 将索引值带入原数组，得到满足大于3条件的元素 arr = np.random.normal(size=(4,4)) print(arr) np.where...(arr > 0, 2, -2) np.where(arr > 0, 2, arr) # 只将大于0的元素设置为2 # 用np.where()进行多条件判断 # 例子：对0~100范围内的数进行判断...sum -= 1实际上没有用到，只是用这个例子说明多条件判断。...list_a中 arr_a = np.array([6, 0, 0, 3, 2, 5, 6]) values = [2, 3, 6] np.in1d(arr_a, values) # 线性代数相关的函数

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Numpy基础知识回顾

数值型dtype的命名方式相同：一个类型名（如float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字。标准的双精度浮点值（即Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。..., [ 0.3026, 0.5238, 0.0009, 1.3438], [-0.7135, -0.8312, -2.3702, -1.8608]]) 选取这三个名字中的两个需要组合应用多个布尔条件...你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...any用于测试数组中是否存在一个或多个True，而all则检查数组中所有值是否都是True： In [192]: bools = np.array([False, False, True, False]...不像某些语言（如MATLAB），通过*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积，而不是一个矩阵点积。

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Python & R 控制流大比拼！建议收藏！

引言每种编程语言里都有条件语句和循环语句，今天把R和python的放到一起打打架！没办法现在就是这么卷，学不了两个也得学一个吧~ R语言篇 1....所以必须祭出两个神器：ifelse和case_when,可以支持向量化运算，一次搞定多个逻辑值没有问题。...，是T就输出相应的值，是F就再判断下一个条件。...python的if语句也是不支持直接批量计算的，也就是说，小括号里的逻辑值只能是一个，不能是多个，否则报错。...Use a.any() or a.all() np.where Python中的`numpy`库提供了一个类似于R语言`ifelse`的函数`np.where`,支持数组运算，比在if语句外面套for

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Python常用函数合集2—where函数

函数的基本调用语法有两种，一种是： import numpy as np np.where(arry) 此时，np.where函数输出arry中“真”值的坐标(‘真’也可以理解为非0)。...或者说np.where函数从arry中返回满足特定条件的元素。比如，它会返回满足特定条件数值的索引位置。...另一种是： import numpy as np np.where(cond, x, y) 此时，np.where函数满足cond条件输出x，不满足输出y。...例4：数列中是2的倍数取一个值，否则取另一个值 y = np.array(range(1, 10)) print(y) print(np.where(np.mod(y, 2)==0, '2b', 'n_...8] 此时，np.where函数取出x中所有非0数，生成一个新的数列。

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numpy基础知识

，b表示数组中每一块元素的行数，c表示数组中每一块元素的列数计算数组和常数：数组中每一个元素和常数进行运算。...进行运算（3）列数相同(a(1,2),b(4,2))： b的每一行和a进行运算（4）行数和列数不等：报错多维(广播原则)如果两个数组的后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中方的长度为1，则他们是广播兼容的...广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。...取不相邻的点t[[0,2],[0,1]]，取下标为(0,0)和(2,1)对应的值修改条件修改t[t<10]=3 将t中小于10的值 where方法np.where(条件，符合条件的元素要赋的值，不符合条件的元素要赋的值...，大于value2的元素替换为value 常用函数计算函数求和整个数组的和：np.sum(数组) 各个列对应的和：np.sum(数组，axis=0) 各个行对应的和：np.sum(数组，axis

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再见了，Numpy！！

也可以当做一个小册子，拿来即用，立即套到自己的实际应用中。 1. 数组创建 numpy.array(): 从常规Python列表或元组创建数组。...聚合函数如 numpy.sum(), numpy.min(), numpy.max(), numpy.cumsum() 用于数据聚合。...numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...# 创建一个初始数组作为示例 initial_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 查找数组中满足特定条件的元素的位置: 查找数组中所有大于...，可以用于查找满足特定条件的元素的索引、基于条件替换数组中的元素，以及进行更复杂的基于多个条件的数组操作。

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鸿蒙特效教程10-卡片展开收起效果

本教程将详细讲解如何在HarmonyOS中实现卡片的展开/收起效果，通过这个实例，你将掌握ArkUI中状态管理和动画实现的核心技巧。...在这个示例中：对于单个卡片，我们使用isExpanded布尔值跟踪其展开状态对于多个卡片，我们使用cardsExpanded数组，数组中的每个元素对应一个卡片的状态更新数组类型的状态时，需要创建一个新数组而不是直接修改原数组...解决方法是将复杂计算从动画函数中移出，或者使用onFinish回调在动画完成后执行。条件渲染内容闪烁：为条件渲染的内容添加.animation()属性可以实现平滑过渡。...：比如展开时显示阴影或改变背景优化性能：对于非常多的卡片，可以实现虚拟列表或懒加载七、总结通过本教程，我们学习了如何在HarmonyOS中实现卡片展开/收起效果，掌握了ArkUI中状态管理和动画实现的核心技巧...关键技术点包括：使用@State管理组件状态使用.animation()属性和animateTo()函数实现动画使用条件渲染动态显示内容实现数据驱动的UI创建为多个卡片独立管理状态这些技术不仅适用于卡片展开

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