如何在NumPy的where函数中有效组合多个条件？

NumPy 的 where 函数中的多个条件

NumPy 中，where() 函数常用于条件选择。在处理多个条件时，了解如何有效地组合它们以获得所需的结果非常重要。

考虑一个示例，我们想要选择指定范围内的距离。以下代码尝试执行此操作：

<code class="python">dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))]

但是，这会产生意外结果，仅选择第二个条件 (np.where(dists <= r dr)) 内的距离。

修复代码

要解决这个问题，我们需要了解 np.where() 返回满足条件的元素的索引，而不是布尔数组。因此，组合多个 np.where() 调用的结果不会产生布尔数组。

我们可以使用元素布尔运算符来执行所需的条件选择。以下是两种正确的实现方法：

选项 1：组合条件

<code class="python">dists[(dists >= r) & (dists <= r + dr)]

& 运算符执行元素与，生成布尔数组。然后我们可以用它来索引原始数组 dists。

选项 2：使用中间变量

<code class="python">mask1 = dists >= r
mask2 = dists <= r + dr
dists[(mask1) & (mask2)]

通过为每个条件创建临时变量，我们可以检查两个条件并使用 & 运算符组合它们以创建布尔数组。

为什么原始代码不起作用

原始代码不起作用，因为 np .where() 返回索引列表，而不是布尔数组。组合两个索引列表不会给出所需的结果。

例如：

<code class="python">dists = np.arange(0, 10, 0.5)
r = 5
dr = 1

mask1 = np.where(dists >= r)
mask2 = np.where(dists <= r + dr)

print(mask1 and mask2)
# Outputs: (array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12]),)</code>

如您所见，结果数组不是指示哪些元素满足这两个条件的布尔数组。

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