对numpy中向量式三目运算符详解_Python

如果用到数据筛选功能，可以使用x if condition else y的逻辑实现。如果使用的是纯Python，可以使用不断迭代的方式对每一组元素组合进行相应的判断筛选。不过，如果使用numpy中的向量化计可以大大加速运算的过程。

在numpy中有一个这个三目运算的向量版本numpy.where。where方法可以接收三个参数，第一个参数为条件向量，而第二、第三个参数可以是矩阵也可以是标量。接下来做一下相应功能的纯Python功能实现以及向量方式实现。

记录如下：

									In [76]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])

									In [77]: yarr = xarr + 1

									In [78]: xarr

									Out[78]: array([ 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])

									In [79]: yarr

									Out[79]: array([ 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])

									In [80]: cond = np.array([True,False,True,True,False])

									In [81]: cond

									Out[81]: array([ True, False, True, True, False], dtype=bool)

									In [82]: result1 = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,cond)]

									In [83]: result1

									Out[83]: [1.1000000000000001, 2.2000000000000002, 1.3, 1.3999999999999999, 2.5]

									In [84]: result2 = np.where(cond,xarr,yarr)

									In [85]: result2

									Out[85]: array([ 1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])

从浮点表示上，两者有一点点小小的差异，在小数点后多位，通常在数值表示上可以忽略。不过，这里还是要进行一下两个结果的一致性判断，因为之前也看到过Python在浮点表达上因为机器而产生的差异。

测试的结果如下：

1 2	`In [87]: result1` `==` `result2` `Out[87]: array([` `True,` `True,` `True,` `True,` `True], dtype=bool)`

从上面的结果可以看出，两个计算结果是一致的。

以上这篇对numpy中向量式三目运算符详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/grey_csdn/article/details/69663588

对numpy中向量式三目运算符详解

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