Numpy的高级运算（布尔赋值，all，any，where）

1 逻辑运算

>>> score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))
# 生成10名同学，5门功课的数据
>>> test_score = score[6:, 0:5]
# 取出最后4名同学的成绩，用于逻辑判断

逻辑判断, 如果成绩大于60就标记为True 否则为False

>>> test_score > 60
array([[ True,
True,
True, False,
True],
[ True,
True,
True, False,
True],
[ True,
True, False, False,
True],
[False,
True,
True,
True,
True]])

BOOL赋值, 将满足条件的设置为指定的值

>>> test_score[test_score > 60] = 1
>>> test_score
array([[ 1,
1,
1, 52,
1],
[ 1,
1,
1, 59,
1],
[ 1,
1, 44, 44,
1],
[59,
1,
1,
1,
1]])

2 判断函数

np.all() 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否全及格

>>> np.all(score[0:2, :] > 60)
False

np.any()判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否有大于90分的

>>> np.any(score[0:2, :] > 80)
True

3 np.where（三元运算符）

判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60的置为1，否则为0

temp = score[:4, :4]
np.where(temp > 60, 1, 0)

复合逻辑需要结合np.logical_and和np.logical_or使用
a 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60且小于90的换为1，否则为0

np.where(np.logical_and(temp > 60, temp < 90), 1, 0)

b 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于90或小于60的换为1，否则为0

np.where(np.logical_or(temp > 90, temp < 60), 1, 0)

最后

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