对numpy中的where方法嵌套使用详解
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:
#!/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:
In [3]: %runpython_exp04.py
data 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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