对numpy中向量式三目运算符详解
如果用到数据筛选功能，可以使用x if condition else y的逻辑实现。如果使用的是纯Python，可以使用不断迭代的方式对每一组元素组合进行相应的判断筛选。不过，如果使用numpy中的向量化计可以大大加速运算的过程。
在numpy中有一个这个三目运算的向量版本numpy.where。where方法可以接收三个参数，第一个参数为条件向量，而第二、第三个参数可以是矩阵也可以是标量。接下来做一下相应功能的纯Python功能实现以及向量方式实现。
记录如下：
In [76]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) In [77]: yarr = xarr + 1 In [78]: xarr Out[78]: array([ 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5]) In [79]: yarr Out[79]: array([ 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5]) In [80]: cond = np.array([True,False,True,True,False]) In [81]: cond Out[81]: array([ True, False, True, True, False], dtype=bool) In [82]: result1 = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,cond)] In [83]: result1 Out[83]: [1.1000000000000001, 2.2000000000000002, 1.3, 1.3999999999999999, 2.5] In [84]: result2 = np.where(cond,xarr,yarr) In [85]: result2 Out[85]: array([ 1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])
从浮点表示上，两者有一点点小小的差异，在小数点后多位，通常在数值表示上可以忽略。不过，这里还是要进行一下两个结果的一致性判断，因为之前也看到过Python在浮点表达上因为机器而产生的差异。
测试的结果如下：
In [87]: result1 == result2 Out[87]: array([ True, True, True, True, True], dtype=bool)
从上面的结果可以看出，两个计算结果是一致的。
以上这篇对numpy中向量式三目运算符详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。
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本文向大家介绍R设置向量对的运算符，包括了R设置向量对的运算符的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 比较集 在R中，向量可能包含重复的元素： 但是，一组仅包含每个元素的一个副本。R仅通过采用其不同元素将向量视为集合，因此上述两个向量被视为相同： 组合套 关键功能具有自然名称： 这些都记录在同一页面上?union。
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三目运算符是一种比较特殊的运算符，在我们前面的总体运算符介绍中，它被归在了单独的一类，也就是其它类别。这个运算符其实更像是一个简化版的 if 语句，但是却很简洁强大。 1. 语法 语句 1 ? 语句 2: 语句 3 当语句 1 中条件成立的时候返回语句 2 的值，如果语句 1 中条件不成立，那么就返回语句 3 的值。 2. 应用场景 在你需要进行一个条件判断，有真假存在，且输出语句真假各为一行的
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条件（三元）运算符是 JavaScript 仅有的使用三个操作数的运算符。一个条件后面会跟一个问号（?），如果条件为 truthy ，则问号后面的表达式A将会执行；表达式A后面跟着一个冒号（:），如果条件为 falsy ，则冒号后面的表达式B将会执行。本运算符经常作为 if 语句的简捷形式来使用。（MDN） 三元运算符，也称条件运算符、三目运算符。 三元运算符可以代替简单的 if 语句。 1. 语