python由已知数组快速生成新数组的方法
需求描述
在利用numpy进行数据分析时,常有的一个需求是:根据已知的数组生成新数组。这个问题又可以分为两类:
- 根据筛选条件生成子数组;
- 根据变换条件生成新数组(新数组shape与原数组相同)
下面简单总结.
生成子数组
情况1
已知数组a,以及若干筛选条件conds,要求从数组a中生成一个子数组b。
解决办法:b=a[conds]。比如b=a[a>0],b=a[(a>=1)|(a<=-2)],b=a[(a>=1)&(a<=3)]
实例:如下
#实例1.1:已知数组a,要求找出所有a>0的元素,然后生成一个新数组。 a=np.arange(-5,5,1) print('原数组a:',a) b=a[a>0] print('实例1结果:',b) #实例1.2:已知数组a,要求找出所有a>=1或a<=-2的元素,然后生成一个新数组。 b=a[(a>=1)|(a<=-2)] print('实例2结果:',b) #实例1.3:已知数组a,要求找出所有a>=1并且a<=3的元素,然后生成一个新数组。 b=a[(a>=1)&(a<=3)] print('实例3结果:',b)
运行结果:
原数组a:[-5-4-3-2-1 0 1 2 3 4]
实例1结果:[1234]
实例2结果:[-5-4-3-2 1 2 3 4]
实例3结果:[123]
情况2
已知数组a和数组b(shape相同),以及对数组a的筛选条件conds_a。要求从数组b中生成一个子数组c,其中的元素id,与满足筛选条件的数组a的元素id一一对应。
解决办法:
c=b[conds_a],比如c=b[(a>=1)&(a<=3)]
实例:如下
a=np.arange(-5,5,1) b=np.arange(-50,50,10) print('数组a:',a) print('数组b:',b) c=b[(a>=1)&(a<=3)] print('新数组c:',c)
运行结果:
数组a:[-5-4-3-2-1 0 1 2 3 4]
数组b:[-50-40-30-20-10 0 10 20 30 40]
新数组c:[102030]
变换成新数组
已知数组a,以及若干变换条件conds,要求生成一个新数组b(与原数组shape相同)。解决办法:
方法1:np.where(where(condition,[x,y]))
使用场景:当变换条件只有两个以下时,比如实例2.1。该方法等价于:ifconditionxelsey
方法2:np.select(condlist,choicelist,default=0)
使用场景:当变换条件有任意多个时,比如实例2.2。该方法等价于:
ifcondlist[0]: choicelist[0] elifcondilist[1]: choicelist[1] ... else: default
方法3:np.piecewise(x,condlist,funclist,*args,**kw)
使用场景:同方法2,只不过变换条件较复杂,无法直接写出,要用函数来表示。
实例:如下
#实例2.1:已知数组a,要求对所有a<0的元素取绝对值,对其他元素设为0,然后生成一个新数组 a=np.arange(-5,5,1) print(a) b=np.where(a<0,abs(a),0) print('实例2.1结果:',b) #实例2.2:已知数组a,要求对所有a<0的元素取绝对值,对a=0的元素+100,对a>0的元素平方,然后生成一个新数组 b=np.select([a<0,a==0,a>0],[abs(a),a+100,a**2]) print('实例2.2结果:',b)
运行结果:
[-5-4-3-2-1 0 1 2 3 4]
实例2.1结果:[5432100000]
实例2.2结果:[5432110014916]
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