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這期內容當中小編將會給大家帶來有關numpy中向量式三目運算符的作用是什么，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
記錄如下：
In [76]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) In [77]: yarr = xarr + 1 In [78]: xarr Out[78]: array([ 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5]) In [79]: yarr Out[79]: array([ 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5]) In [80]: cond = np.array([True,False,True,True,False]) In [81]: cond Out[81]: array([ True, False, True, True, False], dtype=bool) In [82]: result1 = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,cond)] In [83]: result1 Out[83]: [1.1000000000000001, 2.2000000000000002, 1.3, 1.3999999999999999, 2.5] In [84]: result2 = np.where(cond,xarr,yarr) In [85]: result2 Out[85]: array([ 1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])
從浮點表示上，兩者有一點點小小的差異，在小數點后多位，通常在數值表示上可以忽略。不過，這里還是要進行一下兩個結果的一致性判斷，因為之前也看到過Python在浮點表達上因為機器而產生的差異。
測試的結果如下：
In [87]: result1 == result2 Out[87]: array([ True, True, True, True, True], dtype=bool)
從上面的結果可以看出，兩個計算結果是一致的。
上述就是小編為大家分享的numpy中向量式三目運算符的作用是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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