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当条件和选择太多时使用numpy.select

时，可以通过numpy.select函数来实现基于条件的元素选择。

numpy.select(condition_list, choice_list, default=0)

参数说明：

condition_list：包含多个条件的列表，每个条件都是一个布尔数组。条件列表的长度必须与选择列表的长度相同。例如，[cond1, cond2, cond3]。
choice_list：包含多个选择的列表，每个选择都是一个数组。选择列表的长度必须与条件列表的长度相同。例如，[choice1, choice2, choice3]。
default：可选参数，当条件列表中所有条件都不满足时的默认值。

numpy.select函数根据条件列表中的条件，在对应的选择列表中选择值，并返回一个新的数组。

使用numpy.select的优势：

灵活性：numpy.select允许根据不同的条件选择不同的值，可以根据具体需求进行自定义的条件和选择。
代码简洁：使用numpy.select可以避免使用复杂的if-else语句来进行条件选择，简化了代码的编写和维护。

应用场景：

数据处理：当需要根据多个条件对数据进行选择性处理时，可以使用numpy.select来进行快速且灵活的数据处理。
数据清洗：当需要根据多个条件对数据进行清洗和转换时，可以使用numpy.select来实现对数据的选择性清洗。
数值计算：当需要根据不同的条件对数值进行不同的计算时，可以使用numpy.select来实现不同的数值计算。

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