Comment utiliser NumPy Where() avec plusieurs conditions
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour utiliser la fonction NumPywhere() avec plusieurs conditions :
Méthode 1 : utilisez Where() avec OR
#select values less than five or greater than 20 x[np.where((x < 5) | (x > 20))]
Méthode 2 : utilisez Where() avec AND
#select values greater than five and less than 20 x[np.where((x > 5) & (x < 20))]
L’exemple suivant montre comment utiliser chaque méthode dans la pratique.
Méthode 1 : utilisez Where() avec OR
Le code suivant montre comment sélectionner chaque valeur d’un tableau NumPy inférieure à 5 ou supérieure à 20 :
import numpy as np #define NumPy array of values x = np.array([1, 3, 3, 6, 7, 9, 12, 13, 15, 18, 20, 22]) #select values that meet one of two conditions x[np.where((x < 5) | (x > 20))] array([ 1, 3, 3, 22])
Notez que quatre valeurs du tableau NumPy étaient inférieures à 5 ou supérieures à 20.
Vous pouvez également utiliser la fonction size pour trouver simplement combien de valeurs remplissent l’une des conditions :
#find number of values that are less than 5 or greater than 20
(x[np.where((x < 5) | (x > 20))]).size
4
Méthode 2 : utilisez Where() avec AND
Le code suivant montre comment sélectionner chaque valeur d’un tableau NumPy supérieure à 5 et inférieure à 20 :
import numpy as np #define NumPy array of values x = np.array([1, 3, 3, 6, 7, 9, 12, 13, 15, 18, 20, 22]) #select values that meet two conditions x[np.where((x > 5) & (x < 20))] array([6, 7, 9, 12, 13, 15, 18])
Le tableau de sortie affiche les sept valeurs du tableau NumPy d’origine qui étaient supérieures à 5 et inférieures à 20.
Encore une fois, vous pouvez utiliser la fonction size pour déterminer combien de valeurs remplissent les deux conditions :
#find number of values that are greater than 5 and less than 20
(x[np.where((x > 5) & (x < 20))]).size
7
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans NumPy :
Comment calculer le mode du tableau NumPy
Comment trouver l’indice de valeur dans le tableau NumPy
Comment mapper une fonction sur un tableau NumPy