我可以用 np.where 替换 ndarray 中的值吗？

Question

我有一个二维数组，比如

         5.        ,  6.        ,  7.        ,  8.        ,  9.        ],
       [-0.6810069 , -0.61737489,  0.09869664, -0.95659638,  0.54052288,
        -0.21486195, -0.55328357, -0.41680664,  0.60628816, -0.92563772],
       [ 0.54264171,  0.52459383, -0.83691756,  0.66207278, -0.65591567,
        -0.72713526, -0.66719761, -0.99448398,  0.06691338, -0.2620483 ]])

我需要更改值，if arr[1] < 0 & arr[2] < 0 then arr[0] + 10 else arr[1] < 0 & arr[2] > 0 then arr[0 ] - 10。我尝试通过较低的代码进行更改：

arr[:,np.where(arr[1] < 0 & arr[1] < 0)][0] += 10

但是 failed.the 原始数组没有改变，但是代码 return 结果是我 need.Help 我 plz!!!

Answer 1

你可以把事情分成两步（我用 n 来表示数组）：

# Find the columns satisfying the given conditions
column_indices_1 = np.where(np.logical_and(n[1] < 0, n[2] < 0))
column_indices_2 = np.where(np.logical_and(n[1] < 0, n[2] > 0))

# Change the elements in the columns meeting the conditions
n[0, column_indices_1] += 10
n[0, column_indices_2] -= 10

我可以用 np.where 替换 ndarray 中的值吗？

Can I replace values in ndarray by np.where with condition?

python

arrays

dataframe

numpy

multidimensional-array