需求描述

在利用numpy進行數據分析時，常有的一個需求是：根據已知的數組生成新數組。這個問題又可以分為兩類：

下面簡單總結.

生成子數組

情況1

已知數組a，以及若干篩選條件conds，要求從數組a中生成一個子數組b。

解決辦法：b=a[conds]。比如b=a[a>0],b=a[(a>=1)|(a<=-2)], b=a[(a>=1)&(a<=3)]

實例：如下

# 實例1.1：已知數組a，要求找出所有a>0的元素，然后生成一個新數組。a = np.arange(-5,5,1)print(’原數組a：’,a)b = a[a>0]print(’實例1結果：’,b)# 實例1.2：已知數組a，要求找出所有a>=1或a<=-2的元素，然后生成一個新數組。b = a[(a>=1) | (a<=-2)]print(’實例2結果：’,b)# 實例1.3：已知數組a，要求找出所有a>=1并且a<=3的元素，然后生成一個新數組。b = a[(a>=1) & (a<=3)]print(’實例3結果：’,b)

運行結果：

原數組a： [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]實例1結果： [1 2 3 4]實例2結果： [-5 -4 -3 -2 1 2 3 4]實例3結果： [1 2 3]

情況2

已知數組a和數組b（shape相同），以及對數組a的篩選條件conds_a。要求從數組b中生成一個子數組c，其中的元素id，與滿足篩選條件的數組a的元素id一一對應。

解決辦法：

c = b[conds_a],比如c = b[(a>=1) & (a<=3)]

實例：如下

a = np.arange(-5,5,1)b = np.arange(-50,50,10)print(’數組a:’,a)print(’數組b:’,b)c = b[(a>=1) & (a<=3)]print(’新數組c:’, c)

運行結果：

數組a: [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]數組b: [-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40]新數組c: [10 20 30]

變換成新數組

已知數組a，以及若干變換條件conds，要求生成一個新數組b（與原數組shape相同）。解決辦法：

方法1：np.where(where(condition, [x, y]))使用場景：當變換條件只有兩個以下時，比如實例2.1。該方法等價于:if condition x else y

方法2： np.select(condlist, choicelist, default=0)使用場景：當變換條件有任意多個時，比如實例2.2。該方法等價于:

if condlist[0]: choicelist[0]elif condilist[1]: choicelist[1]...else: default

方法3：np.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)

使用場景：同方法2，只不過變換條件較復雜，無法直接寫出，要用函數來表示。實例：如下

# 實例2.1：已知數組a，要求對所有a<0的元素取絕對值，對其他元素設為0，然后生成一個新數組a = np.arange(-5,5,1)print(a)b = np.where(a<0, abs(a),0)print(’實例2.1結果：’,b)# 實例2.2：已知數組a，要求對所有a<0的元素取絕對值，對a=0的元素+100，對a>0的元素平方，然后生成一個新數組b = np.select([a<0, a==0, a>0], [abs(a), a+100, a**2])print(’實例2.2結果：’,b)

運行結果：

[-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]實例2.1結果： [5 4 3 2 1 0 0 0 0 0]實例2.2結果： [5 4 3 2 1 100 1 4 916]

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