


Bagaimana untuk Memohon Berbilang Syarat dalam Tatasusunan Menggunakan NumPy\'np.select\'?
Memohon Berbilang Syarat dengan "di mana" Numpy
Menggunakan fungsi "di mana" NumPy boleh menjadi alat yang berkuasa untuk memilih elemen secara bersyarat dalam tatasusunan berdasarkan kriteria tertentu. Walau bagaimanapun, pelaksanaan standard "di mana" hanya membenarkan dua syarat dengan output yang sepadan. Ini boleh menjadi had apabila berurusan dengan senario yang melibatkan berbilang keadaan.
Untuk menangani isu ini, penyelesaian yang lebih serba boleh ialah menggunakan fungsi "np.select". "np.select" membenarkan penilaian berbilang keadaan serentak dan penetapan output yang sepadan. Mari kita terokai bagaimana ini boleh digunakan untuk masalah menetapkan kelas tenaga kepada DataFrame berdasarkan nilai tenaga penggunaan.
Pelaksanaan:
col = 'consumption_energy' conditions = [ df['consumption_energy'] >= 400, (df['consumption_energy'] 200), df['consumption_energy'] <p>Kod ini mencipta tiga syarat berdasarkan nilai dalam lajur 'tenaga_penggunaan':</p><ol> <li>'tenaga_penggunaan' >= 400: Berikan 'tinggi' kepada keadaan ini.</li> <li>'tenaga_penggunaan' 200: Berikan 'sederhana' kepada keadaan ini.</li> <li>'consumption_energy' </li> </ol><p>Fungsi "np.select" menilai setiap syarat, dan jika sebarang syarat dipenuhi, ia memberikan output yang sepadan daripada senarai "pilihan". Jika tiada syarat dipenuhi, ia menetapkan 'nan' sebagai nilai lalai.</p><p><strong>Output:</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false"> consumption_energy energy_class 0 459 high 1 416 high 2 186 low 3 250 medium 4 411 high 5 210 medium 6 343 medium 7 328 medium 8 208 medium 9 223 medium
Dengan menggunakan "np.select," kami telah berjaya menetapkan kelas tenaga kepada DataFrame berdasarkan syarat yang ditentukan, menawarkan cara serba boleh untuk mengendalikan berbilang keadaan apabila memilih elemen dalam tatasusunan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memohon Berbilang Syarat dalam Tatasusunan Menggunakan NumPy\'np.select\'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

ListsSandnumpyAraySInpythonHavedifferMememoryFootPrints: listsaremoreflexibleButlessMememory-cekap, pemanmak

ToensurePythonscriptsbehaveCorrectlyCrossdevelopment, pementasan, dan produksi, usetheseStregies: 1) Environmentvariablesforsimplesettings, 2) ConfigurationFilesfilePlexSetups, dan3) Dynamicloadingforadaptability.EachMethodeFerPiReFiteReFiteShitsandReFitSandRiteFitSandRiteFitSandRiteFiteSandRiteReFitSandRiteReFitSandRiteFiteShiteSandReFiteShitsandReShitsAnfitsEts,

Sintaks asas untuk pengirim senarai python adalah senarai [Mula: Berhenti: Langkah]. 1. Start adalah indeks elemen pertama yang disertakan, 2.Stop adalah indeks elemen pertama yang dikecualikan, dan 3. Step menentukan saiz langkah antara elemen. Hirisan tidak hanya digunakan untuk mengekstrak data, tetapi juga untuk mengubah suai dan membalikkan senarai.

ListsOutPerFormAraySin: 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData, dan3) MemoryeficiencyForSparsedata, ButmayHaveslightPerformancecostSincertaor.

ToConvertapythonarraytoalist, usethelist () constructororageneratorexpression.1) importTheArrayModuleAndCreateeanArray.2) uselist (arr) atau [xforxinarr] toConvertittoalist, urusanPengerasiPormanceAndMemoryeficiencyForlargedatasets.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
