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对numpy中的where方法嵌套使用详解
站长资源 2025/2/22 佚名
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如同for循环一样，numpy中的where方法可以实现嵌套功能。这是简化嵌套式矩阵逻辑的一个很好的方法。

假设有一个矩阵，需要把小于0的元素改成-1，大于0的元素改成1，而等于0的时候不做修改。

那么，对应的代码示范如下：

#!/usr/bin/python
 
import numpy as np
 
data = np.random.randn(4,5)
data1 =np.where(data > 0,1,
np.where(data <0,-1,0))
print("datavalue:")
print(data)
print("data1value:")
print(data1)

程序的执行结果如下：

In [3]: %runpython_exp04.py

data value:

[[-2.06262429 0.94548656 -0.29458562 0.82657 -1.08587439]
 [-0.67416161 0.77247191 0.60330603 0.73694198 -0.63761278]
 [ 0.24887356 -0.27086027 0.34312363 0.727303 0.72741593]
 [-0.48973095 -0.33185631 -1.23341695 0.13569267 2.06881178]]

data1 value:

[[-1 1 -1 1-1]
 [-1 1 1 1 -1]
 [ 1 -1 1 1 1]
 [-1 -1 -1 1 1]]

这种用法，不仅比单纯通过复合的循环遍历实现的代码更加简洁，而且在执行效率上有着很大的优势。很多时候，计算的向量化就是为了能够加速整个程序的执行速度。

以上这篇对numpy中的where方法嵌套使用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。

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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%。

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