numpy中向量式三目运算符怎么用
发表于:2026-11-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日,本文小编为大家详细介绍"numpy中向量式三目运算符怎么用",内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇"numpy中向量式三目运算符怎么用"文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来
千家信息网最后更新 2026年11月03日numpy中向量式三目运算符怎么用
本文小编为大家详细介绍"numpy中向量式三目运算符怎么用",内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇"numpy中向量式三目运算符怎么用"文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。
记录如下:
In [76]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])In [77]: yarr = xarr + 1In [78]: xarrOut[78]: array([ 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])In [79]: yarrOut[79]: array([ 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])In [80]: cond = np.array([True,False,True,True,False])In [81]: condOut[81]: array([ True, False, True, True, False], dtype=bool)In [82]: result1 = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,cond)]In [83]: result1Out[83]: [1.1000000000000001, 2.2000000000000002, 1.3, 1.3999999999999999, 2.5]In [84]: result2 = np.where(cond,xarr,yarr)In [85]: result2Out[85]: array([ 1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])
从浮点表示上,两者有一点点小小的差异,在小数点后多位,通常在数值表示上可以忽略。不过,这里还是要进行一下两个结果的一致性判断,因为之前也看到过Python在浮点表达上因为机器而产生的差异。
测试的结果如下:
In [87]: result1 == result2Out[87]: array([ True, True, True, True, True], dtype=bool)
从上面的结果可以看出,两个计算结果是一致的。
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