Même si je l'ai recherché sur le Web, je ne pouvais pas trouver facilement le contenu, alors j'ai pris une note (c'est vraiment court ...)
>> import numpy as np
>> np.where(A>5, 1, -1)
Y a-t-il un code? j'ai pensé
>> import numpy as np
###Tout d'abord, créez un tableau
>> A = np.arange(10,0,-1)
###Confirmation de contenu
>> A
array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
###Vérifions de l'intérieur
>> A>5
[ True True True True True False False False False False]
### ->Si la condition est remplie, elle renvoie True, sinon elle renvoie False.
###Essayez de mordre où
>> np.where(A>5)
(array([0, 1, 2, 3, 4]),)
### ->Vous avez extrait les éléments qui remplissent les conditions.
###Eh bien, le contenu du thème
>> np.where(A>5, 1, -1)
array([ 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1])
### ->Si la condition est remplie, la valeur du deuxième argument"1"Si la valeur du troisième argument ne peut pas être satisfaite"-1"Semble revenir
###Vérifiez le contenu de ↑ avec d'autres valeurs au cas où
>> np.where(A>5,2,0)
array([2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0])
### ->On dirait que ça va.
```
Est-ce comme la clause `where` de SQL? (est-ce différent?!)
Reference
--Document officiel:
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html
↑ D'après cet article, cela vous aide-t-il à comprendre un peu? !!
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