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如何嵌套numpy()的np.where,或者一个接一个?

嵌套numpy()的np.where可以通过多次调用np.where来实现。np.where函数是一个条件判断函数,根据条件返回符合条件的元素的索引或值。

下面是两种嵌套np.where的方式:

  1. 嵌套方式一:
代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 嵌套np.where
result = np.where(arr < 5, np.where(arr > 2, 0, 1), 2)
print(result)

输出:

代码语言:txt
复制
[[1 1 0]
 [0 2 2]
 [2 2 2]]

在上述示例中,我们首先使用arr < 5进行条件判断,如果满足条件,则继续进行嵌套的np.where判断,如果不满足条件,则返回1。在第二层嵌套的np.where中,我们使用arr > 2进行条件判断,如果满足条件,则返回0,否则返回2。

  1. 嵌套方式二:
代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 嵌套np.where
result = np.where(np.logical_and(arr < 5, arr > 2), 0, np.where(arr < 2, 1, 2))
print(result)

输出:

代码语言:txt
复制
[[1 1 0]
 [0 2 2]
 [2 2 2]]

在上述示例中,我们使用np.logical_and函数将两个条件进行逻辑与操作,然后根据结果进行嵌套的np.where判断。如果满足条件,则返回0,否则继续进行嵌套的np.where判断,如果满足arr < 2的条件,则返回1,否则返回2。

这两种嵌套np.where的方式可以根据具体的条件和需求进行选择和调整。在实际应用中,可以根据具体的业务逻辑和数据情况来灵活运用np.where函数进行条件判断和处理。

关于numpy和np.where的更多详细信息,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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