如何有条件地更新 np.array？答案

【问题标题】：How to update np.array conditionally?如何有条件地更新 np.array？
【发布时间】：2018-06-27 22:55:25
【问题描述】：

我有两个 numpy 数组：

Out[23]: a = np.array([3, 7, 8, 9, 2], dtype=float)
Out[24]: b = np.array([5, 6, 7, 10, 3], dtype=float)

我需要比较 a 和 b，并更新数组 b，使其元素包含较高的值或 np.nan

示例代码：

for i in range(len(b)):
    b[i] = b[i] if b[i] > a[i] else np.nan

结果：

b
Out[33]: array([  5.,  nan,  nan,  10.,   3.])

有没有办法在不使用 for 循环的情况下做到这一点？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas numpy conditional

【解决方案1】：

您可以使用np.where

>>> np.where(b > a, b, np.nan)
array([  5.,  nan,  nan,  10.,   3.])

【讨论】：

非常感谢！我希望我对 Numpy API 有更好的了解。 ;-)

【解决方案2】：

使用np.where 评估整个向量的条件

b = np.where(b>a,b,np.nan)

np.where 接受(condition, value_when_true, value_when_false)

【讨论】：

【解决方案3】：

b[b <= a] = np.nan

演示：

>> import numpy as np
>> a = np.array([3, 7, 8, 9, 2], dtype=float)
>> b = np.array([5, 6, 7, 10, 3], dtype=float)
>> b[b <= a] = np.nan
>> b
array([  5.,  nan,  nan,  10.,   3.])

【讨论】：