【笔记】python数据分析——条件逻辑运算

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条件逻辑运算

import numpy as np

arr1=np.array([1,2,3,4])
arr2=np.array([5,6,7,8])
arr3=np.array([True,False,True,False])

上面我定义了三个数组，但我想实现这样的一个想法：
当arr3中的值为True的时候，我们取出arr1中的数字
当arr3中的值为False的时候，我们取出arr2中的数字
最后我们要实现的应该就是取出1，6，3，8这四个数

花式索引方法

如果掌握了numpy数组索引及切片中的花式索引的话，应该是有思路的

print(arr1[arr3==True])
print(arr2[arr3==False])

运行结果：
[1 3]
[6 8]
但这个是两个数组呀，我希望它是同一个数组，可能又有对numpy数组的变换掌握的兄弟想将两个数组进行合并，我们可以试试

arr11 = arr1[arr3==True]
arr22 = arr2[arr3==False]
arr33 = np.concatenate([arr11,arr22])
print(arr33)

运行结果：
[1, 6, 3, 8]

where(类似python中的if...else)

我们使用where来实现我们上面想要的数据

print(np.where(arr3,arr1,arr2))

运行结果：
[1 6 3 8]
where里面有三个参数，第一个参数是条件，第二个参数是满足第一个参数要如何改变，第三个参数是不满足第一个参数要如何改变

接下来，我们创建一个三行三列的正态分布数组，然后我们把这个数组中大于零的数改为1，小于零的数改为零

arr4 = np.random.randn(3,3)
print(arr4)
print(np.where(arr4>0,1,0))

运行结果：
[[-0.62922747 -0.93531664 -0.09492486]
[ 0.3757405  -0.23420628  0.85395805]
[-0.43451664  1.36696855  0.15523776]]
[[0 0 0]
[1 0 1]
[0 1 1]]

where是可以实现嵌套操作的
我们将上面那个例子再加大一下难度，如果大于零的数我们改为1，小于零但不小于-1的数改为0，小于-1的数我们改为-1

arr5 = np.random.randn(3,3)
print(arr5)
print(np.where(arr5>0,1,np.where(arr5<-1,-1,0)))

运行结果：
[[-1.31958984  0.420699    0.46218665]
[ 0.1276776   0.68922162  0.38048573]
[-0.79035943 -1.32331569  0.39631777]]
[[-1  1  1]
[ 1  1  1]
[ 0 -1  1]]

想给大家留一个小任务，就是创建一个三行三列的数据，然后把大于零的数改为True，小于零的数改为False，如果有兴趣自己试试的可以不往下翻，自己试试

我把上面的那个小任务答案发一下：

arr6 = np.random.randn(3,3)
print(np.where(arr6>0,True,False))

今日鸡汤

不生气要争气，不看破要突破，不嫉妒要欣赏，不托延要积极。心态决定状态，心胸决定格局，眼界决定境界。过错是短暂的遗憾，错过是永远的遗憾。生活就是在细细的回味里散发香味的，同时我们也是在用自己的双手创造着新的惊喜。