如何在多个条件下使用np.arwhere？

np.where()是NumPy库中的一个函数，用于根据指定的条件在数组中进行元素级别的选择。

使用np.where()时，可以根据一个或多个条件来选择数组中的元素。它的基本语法如下：

np.where(condition, x, y)

其中，condition是一个布尔数组，x和y是与condition形状相同的数组或标量。当条件为True时，选择x中的元素，否则选择y中的元素。

根据不同的条件情况，可以有以下几种使用方式：

1. 只使用condition参数：此时，返回一个由满足条件的元素的索引组成的元组。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr < 3
result = np.where(condition)
print(result)

输出：

(array([0, 1]),)

1. 使用condition和x参数：此时，返回一个与condition形状相同的数组，满足条件的元素被替换为对应的x中的元素。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr < 3
result = np.where(condition, -1, arr)
print(result)

输出：

[-1 -1  3  4  5]

1. 使用condition、x和y参数：此时，返回一个与condition形状相同的数组，满足条件的元素被替换为对应的x中的元素，不满足条件的元素被替换为对应的y中的元素。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr < 3
result = np.where(condition, -1, arr * 2)
print(result)

输出：

[-1 -1  6  8 10]

np.where()的应用场景非常广泛。可以用它来处理数组中的异常值、根据条件选择元素、生成新的数组等等。

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