DDR爱好者之家

对numpy中向量式三目运算符详解
站长资源 2025/2/22 佚名
78 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

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。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米