根据两个条件使用Numpy where

根据两个条件使用Numpy where

参考：Numpy where function with two conditions

在Numpy中，np.where()函数可以根据指定的条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。有时候我们需要同时满足两个条件才能得到想要的结果，这时就可以使用Numpy的np.logical_and()函数来实现。本文将详细介绍如何使用Numpy进行两个条件的筛选操作。

示例1

假设有一个一维数组arr如下:

import numpy as np

arr = np.array([1, 5, 7, 3, 9, 4])

现在我们希望找出数组arr中大于3且小于8的元素，可以通过以下方式实现:

import numpy as np

arr = np.array([1, 5, 7, 3, 9, 4])
result = np.where(np.logical_and(arr > 3, arr < 8))

print(arr[result])

代码运行结果为:

在这个例子中，np.logical_and(arr > 3, arr < 8)表示数组arr中同时大于3且小于8的元素，np.where()函数可以根据这个条件返回满足条件的元素的索引，最后通过arr[result]可以得到满足条件的元素值。

示例2

可以通过两个条件，满足数组元素<0和数组元素为奇数，并将奇数元素修改为100，组成满足条件的数组。示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([[-1, 3, -5], [7, -9, 11]])
condition1 = (arr < 0)
condition2 = (arr % 2 != 0)

result = np.where(condition1 & condition2, arr, 100)
print(result)

运行结果：

总结

通过这种方式，我们可以方便地对数组进行多个条件的筛选和操作，是Numpy中一个非常实用的功能。