如何在NumPy的where函數中有效組合多個條件？

NumPy 的 where 函數中的多個條件

NumPy 中，where() 函數常用於條件選擇。在處理多個條件時，了解如何有效地組合它們以獲得所需的結果非常重要。

考慮一個範例，我們想要選擇指定範圍內的距離。以下程式碼嘗試執行此操作：

<code class="python">dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <p>但是，這會產生意外結果，僅選擇第二個條件 (np.where(dists </p>
<p><strong>修復程式碼</strong></p>
<p>要解決這個問題，我們需要了解 np.where() 傳回滿足條件的元素的索引，而不是布林數組。因此，組合多個 np.where() 呼叫的結果不會產生布林數組。 </p>
<p>我們可以使用元素布林運算子來執行所需的條件選擇。以下是兩種正確的實作方法：</p>
<p><strong>選項 1：組合條件</strong></p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">dists[(dists >= r) & (dists <p>& 運算子執行元素與，產生布林數組。然後我們可以用它來索引原始數組 dists。 </p>
<p><strong>選項2：使用中間變數</strong></p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">mask1 = dists >= r
mask2 = dists <p>透過為每個條件建立臨時變量，我們可以檢查兩個條件並使用& 運算子組合它們以建立布林數組。 </p>
<p><strong>為什麼原始程式碼不起作用</strong></p>
<p>原始程式碼不起作用，因為 np .where() 傳回索引列表，而不是布林數組。組合兩個索引列表不會給出所需的結果。 </p>
<p>例如：</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">dists = np.arange(0, 10, 0.5)
r = 5
dr = 1

mask1 = np.where(dists >= r)
mask2 = np.where(dists <p>如您所見，結果數組不是指示哪些元素滿足這兩個條件的布林數組。 </p></code>

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