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带有 numpy 数组的条件循环

带有 numpy 数组的条件循环

ITMISS 2023-08-22 16:47:10
我试图用 numpy 数组实现以下简单条件,但输出是错误的。dt = 1.0t = np.arange(0.0, 5.0, dt)x = np.empty_like(t)if np.where((t >=0) & (t < 3)):    x = 2*telse:    x=4*t我得到下面的输出array([0., 2., 4., 6., 8.])但我期待着array([0., 2., 4., 12., 16.])感谢您的帮助!
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3 回答

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慕村225694

TA贡献1880条经验 获得超4个赞

在文档中查找np.where

注意:当仅提供条件时,该函数是 的简写 np.asarray(condition).nonzero()。直接使用nonzero应该是首选,因为它对于子类的行为是正确的。本文档的其余部分仅涵盖提供所有三个参数的情况。

由于您不提供xy参数,where因此行为类似于nonzero。 nonzero返回 a tupleof np.arrays,转换为 bool 后为 true。所以你的代码最终评估为:

if True:
    x = 2*t

相反,您想使用:

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


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反对 回复 2023-08-22
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慕仙森

TA贡献1827条经验 获得超7个赞

的用法np.where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.]


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反对 回复 2023-08-22
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幕布斯6054654

TA贡献1876条经验 获得超7个赞

在您的代码中,if 语句不是必需的,并且会导致问题。


np.where() 创建条件,因此您不需要 if 语句。


这是您的代码的工作示例,其中包含您想要的输出


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)


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反对 回复 2023-08-22
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