Python numpyここで、複数の条件の例

np.where（）を使用して複数の条件を処理する場合、条件を括弧で包み、置き換え、または＆＆|に包む必要があります。 1。マルチコンディション "および"操作例：（ arr> 3）＆（arr = 7）任意の条件を実装して真であるように実装し、すぐに割り当てを実行します。 3。ネストされたnp.where（）は、数値間隔による「低」、「中」、「高」などの分類など、3項目の論理拡張機能を実現できます。 4.一般的なエラーは、ブラケットを省略してオペレーターの優先順位エラーにつながることです。条件の境界はブラケットで明確にする必要があり、最終結果は完全で構文エラーなしで出力されます。

numpyのnp.where()関数を使用して複数の条件を処理する場合、論理演算子（ & veans "、 | vean" or "、〜"、 ~は「non」など）と組み合わせて実装できます。複数の条件を正しく使用する方法を理解するのに役立つ実用的な例を次に示します。

✅基本的な構文

np.where（条件、値1、値2）

• 条件が真の場合、返品值1
• それ以外の場合は、值2を返します

？多条件の例：範囲を満たす配列のフィルター要素

numpy配列があるとしたら、 3を超えて7より小さい数値を見つけて、それらを0に置き換えて、他の数字は同じままです。

 npとしてnumpyをインポートします

arr = np.array（[1、4、5、8、3、6、7、2]）

＃np.where（）および複数の条件を使用します（注：条件は括弧内に囲む必要があります）
result = np.where（（arr> 3）＆（arr <7）、0、arr）

印刷（結果）
＃出力：[1 0 0 8 3 0 7 2]

✅注：

• &は、numpyで「および「ブールアレイの動作」に使用されています。
• 各条件は括弧( )に包まれる必要があります。そうしないと、エラーが報告されます（オペレーターの優先順位の問題のため）

？マルチコンディション "または"操作の例

3から7〜 -1以上の数値を3以下に設定し、残りは1に設定されます

result = np.where（（arr <= 3）|（arr> = 7）、-1、1）
印刷（結果）
＃出力：[-1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1]

？ 3点ロジック拡張：複数の条件に基づいて異なる値を割り当てる

異なる条件（分類など）に基づいて異なる値を返したい場合は、ネストされたnp.whereを使用できます。

 #classificationルール：
＃x <3-> 'low'
＃3 <= x <7-> 'medium'
＃x> = 7-> 'high'

＃最初にオブジェクトタイプ配列に変換して、string result_str = np.whereのストレージを容易にします（arr <3、 'low'、
                     np.where（（arr> = 3）＆（arr <7）、 'medium'、 'high'））

print（result_str）
＃出力：['low' 'medium' 'Medium' 'high' 'low' '' '' high '' low ''

common共通エラーリマインダー

＃エラー書き込み（括弧がありません）：
np.where（arr> 3＆arr <7、0、arr）＃エラー：配列の真理値はあいまいです

＃正しい書き込み：
np.where（（arr> 3）＆（arr <7）、0、arr）

キーポイントの概要

• 複数の条件を()に囲む必要があります
• and 、 |の代わりに使用& or代わりに
• 複雑な分類の場合、 np.where()をネストできます
• この状態はブールアレイであり、ブロードキャストをサポートします

基本的にこれはすべて複雑ではありませんが、ブラケットやオペレーターを無視するのは簡単です。

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