numpy where函数用法
Numpy where函数是Numpy中的一个高级函数，在一些数学、统计和通用计算任务中，它经常被用来替代三元表达式（if-else）。
Numpy where函数根据条件检查要求，从输入列表（数组）中选择或过滤不同的值，并返回相应的输出列表，其语法如下：
numpy.where(condition, x, y)
其中，condition是将对输入数组执行的布尔函数；x和y是可选项，表示将使用以下三个值中的一个：
（1）当condition条件为真时，返回x；（2）当condition条件为假时，返回y；（3）如果条件与x和y均无关，则返回输入数组中的值。
使用Numpy where函数可以有效替换传统if-else语句进行数据选择，有益于高效处理大量数据，同时也减少编程语言的复杂性。
例如，我们利用where函数来处理一个简单的问题：给定一个包含整数的数组，要求根据给定的阈值，将数组值中小于阈值的值替换成0，而大于阈值的值替换成1.
我们先来看看如何使用if-else函数进行处理：
    # 为了演示，定义一个简单的数组
    arr= np.array([10, 20, 30, 40])
    # 定义阈值
    threhold = 15
    # 使用for循环替换数组值
    for i in range (arr.shape[0]):
   
numpy库统计函数
        if arr[i] < threhold:
            arr[i] = 0
        else:
            arr[i] = 1
    # 打印替换后的新数组
    print(arr)
打印结果为[ 0  1  1  1 ]，而使用Numpy where函数可以更加简洁地完成上述功能：
    # 使用where函数替换数组值
    newArr = np.where(arr < threhold,0, 1)
    # 打印替换后的新数组
    print(newArr)
打印结果也为[ 0  1  1  1 ]，可见，使用Numpy where函数可以更加简单快捷地完成数据替换的工作。
总之，Numpy where函数提供了一种实用而灵活的方法，用于将布尔值映射到数组中，从而有效地替换if-else语句，帮助数据科学家们根据特定条件，高效快捷地选择，处理和过滤数据。

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