未满足np.where条件

文章/答案/技术大牛

发布

1回答

如果没有满足条件，而不是使用np.where的替代方案，如何不产生任何结果？

python、numpy

除了一个条件，np.where的参数需要x和y。BypassZero = np.where(f > 0.00000000000001, f, -8.5) 我的问题是:是否可以告诉np.where，应该使用y而不是-8.5例如:如果条件仅使用高于0.00000000000001的值(如代码中所示)，并且在行外的一个数值(多个值中)中

浏览 1提问于2021-12-02得票数 2

回答已采纳

2回答

在数组中有效地返回满足条件的第一个值的索引

python、arrays、pandas、performance、numpy

我需要在满足条件的一维NumPy数组或Pandas数字序列中找到第一个值的索引。数组很大，索引可能接近数组的开始或结束，或者根本满足不了条件。我不能事先说出哪一种可能性更大。如果条件未满足，则返回值应为-1。我考虑过几种方法。arr)在整个数组上应用了一个矢量化函数，而不是在满足条件时停止。具体来说，当条件在数组开始附近满足时，这是非常昂贵的。企图2 速度稍快，但无法确定何时不满足条件</e

浏览 0提问于2018-10-27得票数 7

回答已采纳

1回答

如何在多个条件下使用np.where

python、numpy

在使用np.where()获取满足所有条件的数组元素的索引时，如何指定多个条件？a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 当我说我得到指数2，

浏览 6提问于2020-05-23得票数 1

回答已采纳

2回答

迭代`np.where`的输出

python、numpy、multidimensional-array、indexing

我有一个3D数组，并使用np.where查找满足特定条件的元素。np.where的输出是由三个一维数组组成的元组，每个数组沿一个轴给出索引。我想迭代这个输出，并打印出矩阵中满足条件的每个点的索引。这样做的一种方法是：for i in range(0, len(indices[0])): print indices[0][

浏览 4提问于2014-02-19得票数 8

回答已采纳

2回答

互补指数

python

我使用np.where来寻找满足一组条件的数组的索引。是否有一种简单的方法可以找到所有其他不符合这一条件的元素的指数？例如，如果我在数组ok=np.where((condition1) & (condition2))上使用x，我只能找到x[ok]。如何找到x中不满足ok的所有元素

浏览 11提问于2022-02-03得票数 1

2回答

用numpy.where向数据格式输入值

python、numpy

我试图根据条件向dataframe输入值。我有像'AttributeHorror‘或'AttributeRomance’之类的电影属性列，列中充满了NaN。如果满足条件，则必须将其替换为1，如果不满足，则为0。 =np.where(film_data['FilmAttributes1']=='Olumsuz', &

浏览 0提问于2019-08-27得票数 0

回答已采纳

2回答

numpy最多有3个论点-一个绕过这个问题的方法？

python、numpy

minimum = 30the_method = 'A' 为了满足某些条件类似于： (if the_method == 'A':method_A(b)) , (if the_m

浏览 4提问于2017-01-31得票数 1

回答已采纳

1回答

在numpy中计算高于阈值的数组值的最快方法

python、arrays、performance、numpy、boolean

到目前为止，参赛选手是的答案表明，np.where我的意思是对于，一些实现和布尔条件np.size(np.where(cond))比np.sum(cond)要快，但是对于一些人来说则要慢一些。具体来说，如果很大一部分条目满足条件，那么np.sum(cond)的速度要快得多，但是如果一个小部分(可能小于十分之一)

浏览 0提问于2014-01-26得票数 7

1回答

pandas、numpy

d3["WOE"] = np.where(((d3.DIST_EVENT==0) | (d3.DIST_NON_EVENT ==0)) ,np.nan ,np.log(d3.DIST_EVENT/d3.DIST_NON_EVENT)) I如果分子或分母是0，那么np.nan的条件应该满足，并且d3“悲哀”应该是nan。sum().EVENT--->

浏览 35提问于2021-05-05得票数 0

回答已采纳

2回答

高效使用np.where

python、pandas、numpy

如果满足多种条件，我将使用熊猫和np.where来填充一个新的专栏。 df['new_column'] = np.where((df['year'] == 2018) & (df['price'] > 30000) & (df['fuel description'] == Petrol), 12, 10) df['new_colu

浏览 7提问于2022-11-17得票数 1

2回答

使用np.where()[0]

python、numpy

below = np.where(self.data < self.threshold)[0] startpoints = np.insert(startandend, 0, 2)startpoints = np.where(startpoints>1)[0]startpoints = below[st

浏览 0提问于2018-10-04得票数 3

3回答

从numpy数组中提取满足条件的值

python、numpy

假设我有以下数组： a = np.array([1,1,1,2,2,2])#array([1, 1, 2]) 因此，根据满足b中的条件的索引从a中选择值，但只使用np.where或类似的numpy函数？换句话说，当条件为True时，是否可以使用np.where指定要从中获取值的数组？或者，是否有另一个numpy函数可以在一个步骤中完成此操作？

浏览 59提问于2019-01-08得票数 2

回答已采纳

2回答

numpy np.where扫描数组一次，以获得与T/F条件相对应的两组指标

python、performance、numpy

我有一个数组，我需要得到满足条件为真和相同条件为假的索引，例如：true_inds = np.where(x < 0.5)在我的用例中，x相当大，这段代码在循环中被调用，并且分析显示np.where实际上是瓶颈。是否可以只扫描一次true_inds和false_inds，而无需从头开始对np.where进行专门的替换？

浏览 1提问于2019-11-19得票数 5

回答已采纳

1回答

Pandas -关于numpy.where的问题

python、pandas、numpy、dataframe

：df['name'] = np.where我使用np.where的方式有什么明显的问题吗？

浏览 2提问于2018-08-08得票数 2

回答已采纳

1回答

如何使用np.where显示满足条件的索引位置+N

python、pandas、numpy、loops

我有一个数据框架，当只满足特定条件时，我尝试创建一个新列。对于True例如，如果在第5行满足此条件，我希望返回是第10行的电影。过去，我只使用一个For循环，并将返回值附加到列表中，并将其添加到dataframe中。我只是好奇地想看看

浏览 3提问于2021-12-29得票数 2

回答已采纳

1回答

如何在try循环中标记不满足语句的条目

python

以下是我尝试过的方法： try: low_limit = np.where(calChannel_data == np.min[0], midpoint[0], before_fall, after_fall print(&

浏览 0提问于2017-06-22得票数 0

1回答

在python中，我必须为data-frame中的每一行迭代一些if-else条件。

python、python-3.x

我必须在python中为dataframe中的每一行迭代一些if-else条件。我是python的新手，我写的代码不能工作。我已经写了下面的代

浏览 25提问于2018-06-28得票数 0

回答已采纳

1回答

如何找到向量值通过阈值而n+1值满足条件的位置？

python、arrays、numpy、where

到目前为止，我的情况如下：我只想添加一个条件，即下一个元素(在v_1满足当前条件的元素之后)大于找到的元素。

浏览 3提问于2014-11-24得票数 0

回答已采纳

1回答

根据python中的某些条件执行某些操作

python、python-3.x、numpy

只有在满足某些条件的情况下，我才需要在python中执行操作。假设我想要这个操作：当满足以下条件时 rule5 = (data2["Comment"].str.contains("\\berror\\b", case = F

浏览 2提问于2018-07-09得票数 0

1回答

如何根据多列上的条件创建一个具有3个输出的列

python、pandas

), }在阅读了一些答案之后，我尝试使用以下内容创建['Service_Level'] =0； df['Service_Level'] = np.where'])|(df['B

浏览 0提问于2017-02-08得票数 2

回答已采纳

点击加载更多

如果没有满足条件，而不是使用np.where的替代方案，如何不产生任何结果？

在数组中有效地返回满足条件的第一个值的索引

如何在多个条件下使用np.where

迭代`np.where`的输出

互补指数

用numpy.where向数据格式输入值

numpy最多有3个论点-一个绕过这个问题的方法？

在numpy中计算高于阈值的数组值的最快方法