Numpy Where 함수 및 다중 조건
이 질문은 Numpy where 함수 및 다중 조건에 따른 요소 선택과 관련이 있습니다.
문제 및 문제 설명
사용자가 특정 범위에 속하는 배열(dists)의 요소를 선택하기 위해 두 가지 조건(보다 큼 및 보다 작음)을 적용하려고 합니다. 그러나 where 함수를 (np.where(dists >= r)) 및 (np.where(dists
해결책
방법 1: 조건을 단일 기준으로 결합
이 특별한 경우에는 두 조건을 단일 기준으로 결합하는 것이 좋습니다.
dists[abs(dists - r - dr/2.) <p>이 간단한 접근 방식은 거리와 범위 중심(r dr/2) 간의 차이의 절대값이 범위 너비(dr/2)의 절반보다 작거나 같은지 확인합니다.</p><p><strong>방법 2: 팬시 인덱싱 사용</strong></p><p>또는 팬시 인덱싱을 사용하여 부울 마스크를 사용하여 원래 배열에서 요소를 직접 선택할 수 있습니다.</p><pre class="brush:php;toolbar:false">dists[(dists >= r) & (dists <p>이 방법의 이점 방법은 요소별 논리 연산자(& 및 |)를 사용하여 조건을 결합하여 기준을 충족하는 요소를 식별하는 바이너리 마스크를 생성한다는 것입니다.</p><p><strong>문제 설명</strong></p> <p>(np.where(dists >= r)) 및 (np.where(dists </p>
위 내용은 `where` 함수를 사용하여 여러 조건을 충족하는 Numpy 배열에서 요소를 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기
