Python wo in der Liste

Die Methode WO () in Python wird verwendet, um eine bestimmte Bedingung in jedem Element eines Arrays zu überprüfen und dann einen jeweiligen Wert aus dem Index dieses Elements zu wählen, abhängig vom Ergebnis der Bedingung. Um die “anzuwenden“Wo()Methode auf einer Liste muss die Liste zuerst in ein Array konvertiert werden

Die Methode „WO ()“ ist keine integrierte Methode der Python-Sprache, sie gehört tatsächlich zum „Numpy“ -Paket. Um die Arbeit der Methode „WO ()“ zu verstehen, schauen Sie sich die Syntax an:

Syntax der „WO ()“ -Methode

Die Syntax der Methode „WO ()“ kann als:

np.WO (Bedingung, Wert 1, Wert2)

In der obigen Syntax:

• Zustand nach jedem Element der Liste in der Methode WO () überprüft werden
• Wert1: platziert werden, wenn die Bedingung in der Methode Where () -Methode definiert wird WAHR
• Wert2: Um verwendet zu werden, wenn die Bedingung in der Methode where () ergibt FALSCH

Weitere Informationen

Für die Methode „WO ()“ sind die folgenden Aspekte wichtig und müssen befolgt werden

• Der Wert 1 und Wert2 sind optionale Parameter. Entweder sind beide oder keine vorhanden oder keine.
• Der Wert von Wert1 und der Wert2 -Parameter kann ein statischer Wert, eine statische Zeichenfolge oder ein Array sein. Wenn diese Werte jedoch ein Array sind, sollte die Form und die Größe des Arrays mit dem Array in der Bedingung übereinstimmen

Beispiel 1: Elemente abrufen, die dem Zustand entsprechen

In diesem ersten Beispiel werden Sie eine Liste nehmen und nur die Elemente holen, die zu einem bestimmten Zustand passen. Erstellen Sie zunächst eine Liste und verwenden Sie die folgende Zeile:

Numph als NP importieren
Zahlen = (1,66,2,23,91,14,51,47)

Die Aufgabe besteht darin, nur die Elemente auszuwählen, die einen Wert von mehr als „50“ haben, dafür die Liste in ein Array umwandeln und dann die folgende Bedingung in der Methode „WO ()“ verwenden:

Array = np.Array (Zahlen)
Ergebnis = (NP.wo (Array> 50))

Drucken Sie das Ergebnis zum Schluss auf dem Terminal aus:

Druck (Ergebnis)

Das vollständige Code -Snippet für dieses Beispiel lautet:

Numph als NP importieren
Zahlen = (1,66,2,23,91,14,51,47)
Array = np.Array (Zahlen)
Ergebnis = (NP.wo (Array> 50))
Druck (Ergebnis)

Wenn Sie diesen Code ausführen, können Sie feststellen, dass die Ausgabe lautet:

Die Ausgabe zeigt die „Index“ -Werte des Elements an, das die Bedingung in der Methode „WO ()“ erfüllt.

• Index 1 = 66
• Index 4 = 91
• Index 6 = 51

Beispiel 2: Beide Fälle für den Zustand bereitstellen

In diesem Beispiel werden Sie beide Aktionen bereitstellen, die abhängig von dem Ergebnis der Bedingung ergeben werden sollen. Um dies zu demonstrieren, nehmen Sie die folgenden Noten von Studenten in einem bestimmten Fach:

Numph als NP importieren
Scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)

Wenden Sie anschließend die Bedingungen an, dass, wenn die Punktzahl des Schülers über 50 liegt, dem Schüler den Status von "Pass" gewähren, sonst "scheitern"

Array = np.Array (Punktzahlen)
Ergebnis = (NP.Wo (Array> 50, "Pass", "Fail")))

Zeigen Sie danach sowohl die Liste, das Original als auch das Ergebnis, auf dem Terminal mit den folgenden Codezeilen an:

print ("Originalliste:", Scores)
print ("Urteil:", Ergebnis)

Das vollständige Code -Snippet für dieses Beispiel wäre:

Numph als NP importieren
Scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)
Array = np.Array (Punktzahlen)
Ergebnis = (NP.Wo (Array> 50, "Pass", "Fail")))
print ("Originalliste:", Scores)
print ("Urteil:", Ergebnis)

Das Ausführen dieses Codes erzeugt das folgende Ergebnis am Terminal:

Beispiel 3: Verwenden von Arrays als Bedingung

Führen Sie in diesem Beispiel die Bedingung in Ihrer Liste durch und wählen Sie den Wert entweder aus dem Array im zweiten Parameter der WO () -Methode oder im Array im dritten Parameter aus, und wählen Sie den Wert aus.

Beginnen Sie mit dem Importieren des Numpy -Pakets und erstellen Sie dann eine Liste mit den folgenden Zeilen:

Numph als NP importieren
Scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)

Wenn der Wert größer als 50 ist, nehmen Sie den Wert aus dem Array des zweiten Parameters und verwenden Sie das Array im dritten Parameter, wenn es niedriger ist:

Array = np.Array (Punktzahlen)
Ergebnis = (NP.Wo (Array> 50 ,
[1,2,3,4,5,6,7,8],
[11,12,13,14,15,16,17,18])))

Und schließlich die Arrays auf dem Terminal ausdrucken:

print ("Originalliste:", Scores)
print ("neue Liste:", Ergebnis)

Das vollständige Code -Snippet für dieses Beispiel lautet:

Numph als NP importieren
Scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)
Array = np.Array (Punktzahlen)
Ergebnis = (NP.Wo (Array> 50 ,
[1,2,3,4,5,6,7,8],
[11,12,13,14,15,16,17,18])))
print ("Originalliste:", Scores)
print ("neue Liste:", Ergebnis)

Dieser Code liefert das folgende Ergebnis am Terminal:

Aus der Ausgabe ist ersichtlich, dass für jedes Element mehr als 50 der neue Wert weniger als 10 (zweiter Parameter) beträgt und für jedes Element niedriger als 50 der neue Wert jetzt größer als 10 ist (dritter Parameter)

Beispiel 4: Durchführung von Operationen basierend auf dem Zustand

Nehmen Sie in diesem Beispiel die folgende Liste:

Numph als NP importieren
Liste = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)

Wenn der Artikel gleichmäßig ist, nehmen Sie es so, wie er ist, wenn er seltsam ist, multiplizieren Sie ihn mit 10 mit:

Array = np.Anordnungsliste)
Ergebnis = (NP.WO (Array %2 == 0, Array, Array*10)

Und drucken Sie dann das Ergebnis auf dem Terminal aus:

print ("Originalliste:", Liste)
print ("neue Liste:", Ergebnis)

Das vollständige Code -Snippet für dieses Beispiel lautet:

Numph als NP importieren
Liste = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Array = np.Anordnungsliste)
Ergebnis = (NP.WO (Array %2 == 0, Array, Array*10)
print ("Originalliste:", Liste)
print ("neue Liste:", Ergebnis)

Das Ausführen dieses oben genannten Code-Snippets erzeugt das folgende Ergebnis:

Die Ausgabe bestätigt, dass jedes merkwürdige Element mit 10 multipliziert wurde.

Abschluss

Der "Wo()Die Methode wirkt als eine Art Filter, das das Element abhängig von der Bedingung filtert, und basierend auf dieser Bedingung kann es Aktionen auf dem Element ausführen. Um die Methode „WO ()“ zu verwenden, muss der Benutzer die Numpy-Bibliothek als „WO ()“ -Methode importieren. Außerdem muss die Liste in ein Numpy -Array umgewandelt werden.