numpy中向量式三目運(yùn)算符的作用是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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記錄如下：

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])

從浮點(diǎn)表示上，兩者有一點(diǎn)點(diǎn)小小的差異，在小數(shù)點(diǎn)后多位，通常在數(shù)值表示上可以忽略。不過，這里還是要進(jìn)行一下兩個(gè)結(jié)果的一致性判斷，因?yàn)橹耙部吹竭^Python在浮點(diǎn)表達(dá)上因?yàn)闄C(jī)器而產(chǎn)生的差異。

測試的結(jié)果如下：

In [87]: result1 == result2
Out[87]: array([ True, True, True, True, True], dtype=bool)

從上面的結(jié)果可以看出，兩個(gè)計(jì)算結(jié)果是一致的。

上述就是小編為大家分享的numpy中向量式三目運(yùn)算符的作用是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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新聞標(biāo)題：numpy中向量式三目運(yùn)算符的作用是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
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