Python：根据没有 FOR 循环的标准更改一些矩阵值答案

【问题标题】：Python: alter some matrix values according to a criteria without FOR cyclesPython：根据没有 FOR 循环的标准更改一些矩阵值
【发布时间】：2018-09-06 02:37:41
【问题描述】：

我已经用 C 语言编程好几年了，但我是 Python 的新手，所以对于我在下面的疑问，我提前道歉。我已经在互联网上对此进行了研究，但未成功。

我有一个巨大的数据集，它有几列。我需要使用三个特定的列。我们称它们为 DATA、CRITERIA1 和 CRITERIA2。我将它们每个都作为 numpy ndarray。

两个 CRITERIA 中的元素都是整数；形状 = (777777,) 和类型 = int32 DATA 中的元素是复数矩阵；形状 = (3,5,777777) 和类型 = complex128

我将维度 777777 称为“行号”。

对于所有满足的行：

((5<CRITERIA1<9) && (CRITERIA2!=7))

对应行的矩阵元素必须乘以 (3,2i)。

我可以使用 FOR 循环和 IF 轻松做到这一点。

但是，有人告诉我 Python 有能力立即完成，无需 FOR 和 IF。是真的吗？？怎么样？？？

您好！

【问题讨论】：

不，python 没有这种魔力...使用 numpy 库，for loops 在 C 级别（编写库的 C 编程语言）抽象，但执行仍然需要迭代这些值，即使它对用户隐藏。例如，如果 x 和 y 是 numpy 数组，您可以在 python 中编写 x + y 来对元素进行成对求和，但是，在 numpy 实现级别，有一个循环遍历数组。跨度>

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

试试np.where():

import numpy as np

c1 = np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
c2 = np.arange(10)+1 # array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
pos = np.where((c1>5) & (c1<9) & (c2!=7))
c1 = c1.astype('complex')
c1[pos] *= np.array([3+2j])
# array([ 0. +0.j,  1. +0.j,  2. +0.j,  3. +0.j,  4. +0.j,  5. +0.j,  6. +0.j, 21.+14.j, 24.+16.j,  9. +0.j])

【讨论】：