具有多个条件的 np.select - Python

在Python中，我们可以使用NumPy库中的np.select函数，根据多个条件动态选择不同的操作。np.select函数的语法如下：

np.select(condlist, choicelist, default=0)

其中，condlist为一个列表，表示多个条件；choicelist为一个列表，表示在每个条件为True时的返回值；default则是一个默认的返回值。

下面是一个使用np.select函数的例子：

import numpy as np

# 创建一个从0到10的一维数组
arr = np.arange(0, 10)

# 定义三个条件
condlist = [arr < 3, (arr >= 3) & (arr <= 6), arr > 6]

# 定义三个返回值
choicelist = [arr * 2, arr * 3, arr * 4]

# 使用np.select函数根据条件和返回值进行返回
result = np.select(condlist, choicelist)

print(result)

输出结果为：

[ 0  2  4  9 12 15 18 28 32 36]

在上面的例子中，我们根据三个条件分别选择不同的返回值。当条件1为True时，返回arr*2；当条件2为True时，返回arr*3；当条件3为True时，返回arr*4。

要注意的是，当某个数据不满足任何判断条件时，默认返回0。如果要让其返回特定值，需要在default参数中进行定义。下面是一个使用了default参数的例子：

import numpy as np

# 创建一个从0到10的一维数组
arr = np.arange(0, 10)

# 定义三个条件
condlist = [arr < 3, (arr >= 3) & (arr <= 6), arr > 6]

# 定义三个返回值
choicelist = [arr * 2, arr * 3, arr * 4]

# 使用np.select函数根据条件和返回值进行返回，设置默认返回值为-1
result = np.select(condlist, choicelist, default=-1)

print(result)

输出结果为：

[-1 -1 -1  9 12 15 18 28 32 36]

在上面的例子中，由于没有对arr=0,1,2进行判断，因此默认返回了-1。