Cara menggunakan numpy where() dengan berbagai kondisi


Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menggunakan fungsi NumPywhere() dengan beberapa ketentuan:

Metode 1: Gunakan Where() dengan OR

 #select values less than five or greater than 20
x[np. where ((x < 5) | (x > 20))]

Metode 2: Gunakan Where() dengan AND

 #select values greater than five and less than 20
x[np. where ((x > 5) & (x < 20))]

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik.

Metode 1: Gunakan Where() dengan OR

Kode berikut menunjukkan cara memilih setiap nilai dalam array NumPy yang kurang dari 5 atau lebih besar dari 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])

Perhatikan bahwa empat nilai dalam array NumPy kurang dari 5 atau lebih besar dari 20.

Anda juga dapat menggunakan fungsi ukuran untuk mencari berapa banyak nilai yang memenuhi salah satu ketentuan:

 #find number of values that are less than 5 or greater than 20
(x[np. where ((x < 5) | (x > 20))]). size

4

Metode 2: Gunakan Where() dengan AND

Kode berikut menunjukkan cara memilih setiap nilai dari array NumPy yang lebih besar dari 5 dan kurang dari 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])

Larik keluaran menampilkan tujuh nilai dari larik NumPy asli yang lebih besar dari 5 dan kurang dari 20.

Sekali lagi, Anda dapat menggunakan fungsi ukuran untuk menentukan berapa banyak nilai yang memenuhi kedua kondisi:

 #find number of values that are greater than 5 and less than 20
(x[np. where ((x > 5) & (x < 20))]). size

7

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di NumPy:

Cara menghitung mode array NumPy
Cara menemukan indeks nilai dalam array NumPy
Cara memetakan fungsi ke array NumPy

Tambahkan komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *