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python - 如何在numpy数组中应用条件语句？

问题描述

我正在尝试在 numpy 数组中应用条件语句并获取具有 1 和 0 值的布尔数组。

到目前为止，我尝试了 np.where()，但它只允许 3 个参数，就我而言，我还有更多参数。

我首先随机创建数组：

numbers = np.random.uniform(1,100,5)

现在，如果值低于 30，我想得到一个 0。如果值大于 70，我想得到 1。如果值在 30 到 70 之间，我想得到一个随机数介于 0 和 1 之间的数字。如果这个数字大于 0.5，那么数组中的值应该得到 1 作为布尔值，在其他情况下为 0。我想这是用 np.random 函数再次生成的，但我不知道如何应用所有论点。

如果输入数组是：

[10,40,50,60,90]

那么预期的输出应该是：

[0,1,0,1,1]

其中中间的三个值是随机分布的，因此在进行多次测试时它们可能会有所不同。

先感谢您！

标签： pythonpandasconditional-statementsnumpy-ndarray

解决方案

使用numpy.select和第三个条件应简化为numpy.random.choice：

numbers = np.array([10,40,50,60,90])
print (numbers)
[10 40 50 60 90]

a = np.select([numbers < 30, numbers > 70], [0, 1], np.random.choice([1,0], size=len(numbers)))
print (a)
[0 0 1 0 1]

如果需要3rd比较条件，0.5可以将掩码转换为整数以True, False进行1, 0映射：

b = (np.random.rand(len(numbers)) > .5).astype(int)
#alternative
#b = np.where(np.random.rand(len(numbers)) > .5, 1, 0)

a = np.select([numbers < 30, numbers > 70], [0, 1], b)

或者您可以链接 3 次numpy.where：

a = np.where(numbers < 30, 0,
    np.where(numbers > 70, 1, 
    np.where(np.random.rand(len(numbers)) > .5, 1, 0)))

或使用np.select：

a = np.select([numbers < 30, numbers > 70, np.random.rand(len(numbers)) > .5], 
               [0, 1, 1], 0)

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