【3】数据分析-1-数据的处理--numpy--4--逻辑函数(all, any,where,isin)

详情见官网： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.logic.html

一、真值检验

np.all

比较的内容都相同，则为真

>>> np.all([[True,False],[True,True]])
False
>>> np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)
array([ True, False], dtype=bool)
>>> np.all([-1, 4, 5])
True
>>> np.all([1.0, np.nan])
True

>>> o=np.array([False])
>>> z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
>>> id(z), id(o), z                             
(28293632, 28293632, array([ True], dtype=bool))

Not a Number (NaN), positive infinity and negative infinity evaluate to True because these are not equal to zero.

非数字（NaN）,正无限大和负无限大都是True，因为他们不等于0

np.any

比较的内容，只要有一个是一样，则为真

>>> np.any([[True, False], [True, True]])
True
>>>
>>> np.any([[True, False], [False, False]], axis=0)
array([ True, False])
>>>
>>> np.any([-1, 0, 5])
True
>>>
>>> np.any(np.nan)
True
>>>
>>> o=np.array([False])
>>> z=np.any([-1, 4, 5], out=o)
>>> z, o
(array([ True]), array([ True]))
>>> # Check now that z is a reference to o
>>> z is o
True
>>> id(z), id(o) # identity of z and o              
(191614240, 191614240)

非数字（NaN）,正无限大和负无限大都是True，因为他们不等于0

二、条件选择

2.1 numpy.where

numpy.where() 有两种用法：

1.np.where(condition, x, y)

满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。

如果是一维数组，相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]

>>> aa = np.arange(10)
>>> np.where(aa,1,-1)
array([-1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1])  # 0为False，所以第一个输出-1
>>> np.where(aa > 5,1,-1)
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1,  1,  1,  1,  1])

>>> np.where([[True,False], [True,True]],    # 官网上的例子
             [[1,2], [3,4]],
             [[9,8], [7,6]])
array([[1, 8],
       [3, 4]])

上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]]，分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选，因为条件为True，所以是选1。第二个值从[2,8]中选，因为条件为False，所以选8，后面以此类推。类似的问题可以再看个例子：

>>> a = 10
>>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]],
             [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]],
             [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]])

array([['chosen', 'chosen'],
       ['chosen', 'chosen']], dtype='<U10')

2.np.where(condition)

只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含几个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。

>>> a = np.array([2,4,6,8,10])
>>> np.where(a > 5)             # 返回索引
(array([2, 3, 4]),)   
>>> a[np.where(a > 5)]              # 等价于 a[a>5]
array([ 6,  8, 10])

>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))

上面这个例子条件中[[0,1],[1,0]]的真值为两个1，各自的第一维坐标为[0,1]，第二维坐标为[1,0] 。

下面看个复杂点的例子：

>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])

>>> np.where(a > 5)
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]),
 array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]),
 array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]))

#符合条件的元素为

   [ 6,  7,  8]],

  [[ 9, 10, 11],
   [12, 13, 14],
   [15, 16, 17]],

  [[18, 19, 20],
   [21, 22, 23],
   [24, 25, 26]]]

所以np.where会输出每个元素的对应的坐标，因为原数组有三维，所以tuple中有三个数组。

三、语义判断

3.1 numpy.isin

判断array是否在一个List里面

>>> element = 2*np.arange(4).reshape((2, 2))
>>> element
array([[0, 2],
       [4, 6]])
>>> test_elements = [1, 2, 4, 8]
>>> mask = np.isin(element, test_elements)
>>> mask
array([[ False,  True],
       [ True,  False]])
>>> element[mask]
array([2, 4])

坐标可以用nonzero来表示非0的数字的位置

>>> np.nonzero(mask)
(array([0, 1]), array([1, 0]))

真假可以反转

>>> mask = np.isin(element, test_elements, invert=True)
>>> mask
array([[ True, False],
       [ False, True]])
>>> element[mask]
array([0, 6])

如果test_set换成{}则无法判断

>>> test_set = {1, 2, 4, 8}
>>> np.isin(element, test_set)
array([[ False, False],
       [ False, False]])

>>> np.isin(element, list(test_set))
array([[ False,  True],
       [ True,  False]])

参考资料

• https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8908859.html