numpy中向量式三目运算符的作用是什么-创新互联

这期内容当中小编将会给大家带来有关numpy中向量式三目运算符的作用是什么,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

创新互联公司专注为客户提供全方位的互联网综合服务,包含不限于网站设计制作、成都做网站、永定网络推广、小程序定制开发、永定网络营销、永定企业策划、永定品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等,从售前售中售后,我们都将竭诚为您服务,您的肯定,是我们大的嘉奖;创新互联公司为所有大学生创业者提供永定建站搭建服务,24小时服务热线:18982081108,官方网址:www.cdcxhl.com

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。

上述就是小编为大家分享的numpy中向量式三目运算符的作用是什么了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


网站名称:numpy中向量式三目运算符的作用是什么-创新互联
网页链接:http://pwwzsj.com/article/degoso.html