使用NumPy数组的条件循环

Question

我试图使用numpy数组实现下面这个简单条件语句，但输出结果是错误的。

dt = 1.0
t = np.arange(0.0, 5.0, dt)
x = np.empty_like(t)
if np.where((t >=0) & (t < 3)):
    x = 2*t
else:
    x=4*t

我看到下面的输出结果。

array([0., 2., 4., 6., 8.])

但我期望的是

array([0., 2., 4., 12., 16.])

感谢您的帮助！

- AKSuited

Answer 1

在查找 np.where 的文档时，需要注意：np.where 函数的条件参数(condition)单独使用时，等同于np.asarray(condition).nonzero(), 但应该优先使用 nonzero 函数，因为它可以正确处理子类。本文档仅介绍提供了三个参数的情况。

由于您没有提供 x 和 y 参数，所以 where 的行为类似于 nonzero。 nonzero 返回一个 tuple，其中包含一个或多个 np.arrays，当转换为布尔值时为真。 因此，您的代码最终将被评估为：

if True:
    x = 2*t

相反，你应该使用：

x = np.where((t >= 0) & (t < 3), 2*t, 4*t)

- 0x5453

Answer 2

在你的代码中，if语句是不必要的，并且导致了问题。

np.where()创建条件，因此您不需要if语句。

这里是您的代码的工作示例和所需的输出

dt = 1.0
t = np.arange(0.0, 5.0, dt)
x = np.empty_like(t)
np.where((t >=0) & (t < 3),2*t,4*t)

- BP34500

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如果我有多个if-then条件，因为np.where只允许3个参数，那么编写此代码的最佳方法是什么？dt = 1.0 t = np.arange(0.0, 4.0, dt) x = np.empty_like(t) if ((t>=0.0).any()) & ((t<1.0).any()): x = 2*t elif ((t>=1.0).any()) & ((t<2.0).any()): x = 3*t elif ((t>=2.0).any()) & ((t<3.0).any()): x = 4*t else: x = 5*t - AKSuited

嗨，你只需要像在Excel中一样链接条件。dt = 1.0 t = np.arange(0.0, 5.0, dt) x = np.empty_like(t) x = np.where((t >=0) & (t < 1),2*t,np.where((t >=1) & (t < 2),3*t,np.where((t >=2) & (t < 3),4*t,5*t))) - BP34500

Answer 3

np.where 的用法有所不同。

dt = 1.0
t = np.arange(0.0, 5.0, dt)
x = np.empty_like(t)
x = np.where((t >= 0) & (t < 3), 2*t, 4*t)
x

输出

[ 0.,  2.,  4., 12., 16.]

- Michael Szczesny