如同for循环一样，numpy中的where方法可以实现嵌套功能。这是简化嵌套式矩阵逻辑的一个很好的方法。
假设有一个矩阵，需要把小于0的元素改成-1，大于0的元素改成1，而等于0的时候不做修改。
那么，对应的代码示范如下：
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#!/usr/bin/python import numpy as np data = np.random.randn(4,5)data1 =np.where(data > 0,1,np.where(data <0,-1,0))print("datavalue:")print(data)print("data1value:")print(data1) |
程序的执行结果如下：
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In [3]: %runpython_exp04.pydata value:[[-2.06262429 0.94548656 -0.29458562 0.82657 -1.08587439] [-0.67416161 0.77247191 0.60330603 0.73694198 -0.63761278] [ 0.24887356 -0.27086027 0.34312363 0.727303 0.72741593] [-0.48973095 -0.33185631 -1.23341695 0.13569267 2.06881178]]data1 value:[[-1 1 -1 1-1] [-1 1 1 1 -1] [ 1 -1 1 1 1] [-1 -1 -1 1 1]] |
这种用法，不仅比单纯通过复合的循环遍历实现的代码更加简洁，而且在执行效率上有着很大的优势。很多时候，计算的向量化就是为了能够加速整个程序的执行速度。
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