如何使用 NumPy 的 `np.where` 函数根据多个条件选择元素？

具有多个条件的 Numpy where 函数

处理数组时，NumPy 中的 np.where 函数可以是一个有用的工具，用于选择特定的基于一定条件的元素。但是，当尝试同时应用多个条件时，可能会出现混乱。

考虑问题中呈现的场景：目标是从名为 dists 的数组中选择指定范围内的距离。尝试了以下代码：

dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <p>但是，此代码仅选择小于或等于 r dr 的距离，而不是同时选择这两个条件。要理解为什么会发生这种情况，必须注意 np.where 返回索引列表，而不是布尔数组。</p><p><strong>更正代码</strong></p><p>正确的方法使用 np.where 应用多个条件是使用逐元素运算符（& 表示 AND，| 表示 OR）创建组合布尔数组，如下所示：</p><pre class="brush:php;toolbar:false">dists[(dists >= r) & (dists <p>或者，如果特别需要结果以索引的形式，使用以下语法：</p><pre class="brush:php;toolbar:false">np.where((dists >= r) & (dists <p><strong>为什么原始代码不起作用</strong></p><p>原始问题中涉及的代码序列评估了两个独立地分离条件：首先，距离大于或等于r，然后距离小于或等于r dr。但是，因为 np.where 返回索引，所以使用 and 连接这两个条件的结果导致仅选择第二个条件中的索引。</p><p>创建一个按元素组合条件的布尔数组使用运算符。这可确保数组中的每个元素同时基于两个条件为 True 或 False。</p><p><strong>替代方法</strong></p><p>选择范围内距离的替代方法是使用条件索引，如下所示：</p><pre class="brush:php;toolbar:false">dists[abs(dists - (r + dr / 2.)) <p>此选项通过创建一个布尔数组来检查每个距离是否在以 r 为中心的范围内，从而提供更简洁和可读的解决方案。</p>

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