如何在多个条件下向 np.array 添加元素？答案

【问题标题】：How to add elements to np.array with several conditions?如何在多个条件下向 np.array 添加元素？
【发布时间】：2019-08-14 20:27:29
【问题描述】：

我需要帮助来解决以下问题：

首先使用np.empty 创建一个与d 具有相同形状（即2x3x5）的空数组f。填充f 中的值。对于d 中的每个值：

如果大于d_min但小于d_mean，则将25赋给f中的对应值。
如果d中的值大于d_mean但小于d_max，则将75赋给f中的对应值。
如果值等于d_mean，则将50分配给f中的对应值。
在d 中为d_min 分配0 到f 中的相应值。
为d 中的d_max 分配100 到f 中的相应值。

我正在尝试使用列表推导来执行此操作，而不是 for 循环。

这就是我所做的：

import numpy as np
f = np.empty([2,3,5])
f1 = [25 if d_min<item<d_mean else 75 if d_mean<item< d_max else 0 if item == d_min else 100 for out_list in d for in_list in out_list for item in in_list]
print(f1)

这是我得到的：

[75, 75, 25, 25, 25, 25, 75, 75, 75, 25, 25, 100, 25, 25, 25, 75, 75, 75, 25, 75, 75, 75, 75, 25, 0, 25, 75, 75, 25, 75]

最终的结果应该是这样的：

array([[[ 75.,  75.,  75.,  25.,  75.],
        [ 75.,  75.,  25.,  25.,  25.],
        [ 75.,  25.,  75.,  75.,  75.]],

       [[ 25.,  25.,  25.,  25., 100.],
        [ 75.,  75.,  75.,  75.,  75.],
        [ 25.,  75.,   0.,  75.,  75.]]])

你能帮我找出问题吗？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x numpy for-loop list-comprehension

【解决方案1】：

您将所有计算值附加到同一个列表中。在这种特殊情况下，您应该改为：

f1 = [[[25 if d_min<item<d_mean else 75 if d_mean<item< d_max else 0 if item == d_min else 100 for item in in_list] for in_list in out_list] for out_list in d]

你也可以使用 numpy 比较和加法来做同样的计算：

f1 = 25 * (d > d_min) * (d < d_mean) + 75 * (d < d_max) * (d > d_mean) + 0 * (d == d_min) + 100 * (d == d_max)

【讨论】：