numpy.where() condiciones múltiples

1. Implementar condiciones múltiples numpy.where() con el operador & en Python
2. Implemente numpy.where() varias condiciones con | Operador en Python
3. Implementar condiciones múltiples numpy.where() con la función numpy.logical_and()
4. Implementar condiciones múltiples numpy.where() con la función numpy.logical_or() en Python

Este tutorial presentará los métodos para especificar múltiples condiciones en la función numpy.where() en Python.

Implementar condiciones múltiples numpy.where() con el operador & en Python

La función numpy.where() se utiliza para seleccionar algunos elementos de un array después de aplicar una condición especificada. Supongamos que tenemos un escenario en el que tenemos que especificar múltiples condiciones dentro de una única función numpy.where(). Podemos utilizar el operador & para este propósito. Podemos especificar múltiples condiciones dentro de la función numpy.where() encerrando cada condición dentro de un par de paréntesis y usando un operador & entre ellos.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where((values > 2) & (values < 4))]
print(result)

Producción :

[3]

En el código anterior, seleccionamos los valores del array de enteros values mayores que 2 pero menores que 4 con la función np.where() junto con el operador &. Primero creamos un array de enteros values con la función np.array(). Luego aplicamos múltiples condiciones en los elementos del array con la función np.where() y el operador & y almacenamos el valor seleccionado dentro de la variable result. Esta sección analiza el uso del operador lógico AND dentro de la función np.where(). La siguiente sección analiza el uso del operador lógico OR dentro de la función np.where().

Implemente numpy.where() varias condiciones con | Operador en Python

También podemos utilizar el | operador para especificar múltiples condiciones dentro de la función numpy.where(). El | El operador representa una puerta OR lógica en Python. Podemos especificar múltiples condiciones dentro de la función numpy.where() encerrando cada condición dentro de un par de paréntesis y usando un | operador entre ellos.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where((values > 2) | (values % 2 == 0))]
print(result)

Producción :

[2 3 4 5]

En el código anterior, seleccionamos los valores del array de enteros values que son mayores que 2 o completamente divisibles por 2 con la función np.where() junto con el | operador. Primero creamos un array de enteros values con la función np.array(). Luego aplicamos múltiples condiciones en los elementos del array con la función np.where() y | operador y almacenó los valores seleccionados dentro de la variable result.

Implementar condiciones múltiples numpy.where() con la función numpy.logical_and()

La función numpy.logical_and() se utiliza para calcular el valor de verdad de elementos de la puerta AND en Python. Podemos usar la función numpy.logical_and() dentro de la función numpy.where() para especificar múltiples condiciones.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where(np.logical_and(values > 2, values < 4))]
print(result)

Producción :

[3]

En el código anterior, seleccionamos los valores del array de enteros values mayores que 2 pero menores que 4 con la función np.where() junto con la función np.logical_and() en Python. Primero creamos un array de enteros values con la función np.array(). Luego aplicamos múltiples condiciones en los elementos del array con la función np.where() y la función np.logical_and(), y almacenamos el valor seleccionado dentro de la variable result.

Implementar condiciones múltiples numpy.where() con la función numpy.logical_or() en Python

La función numpy.logical_or() se utiliza para calcular el valor de verdad de elementos de la puerta OR en Python. Podemos usar la función numpy.logical_or() dentro de la función numpy.where() para especificar múltiples condiciones.

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = values[np.where(np.logical_or(values > 2, values % 2 == 0))]
print(result)

Producción :

[2 3 4 5]

En el código anterior, seleccionamos los valores del array de enteros values que son mayores que 2 o completamente divisibles por 2 con la función np.where() junto con numpy.logical_or()Función en Python. Primero creamos un array de enteros values con la función np.array(). Luego aplicamos múltiples condiciones en los elementos del array con la función np.where() y la función numpy.logical_or() y almacenamos los valores seleccionados dentro de la variable result.