Метод Python numpy.where(): синтаксис и как использовать

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], 
                   [4, 5, 6], 
                   [7, 8, 9]])

result = np.where(matrix % 2 == 0, 'четное', 'нечетное')
print(result)

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
result = np.where((arr > 3) & (arr < 7), arr * 2, arr)
print(result)

💡 Работа с температурными данными

Предположим, у нас есть массив температур, и мы хотим классифицировать их как «жарко» или «комфортно».

import numpy as np

temperatures = np.array([23, 25, 28, 32, 35, 29])
status = np.where(temperatures > 30, 'жарко', 'комфортно')
print(status)

numpy.where() особенно полезен для работы с большими массивами данных, где важна высокая производительность и требуется выполнение простых условных операций.

Для сложной логики обработки данных или пошагового выполнения операций циклы остаются более подходящим выбором, особенно при работе с небольшими объемами данных.

В свою очередь, List Comprehension хорошо подходит для компактного и читаемого кода при работе с небольшими и средними наборами данных, если операции не слишком сложны.

➡️ Хижина программиста | Оставляйте «бусты» 🌎

Ставьте «🥰», если пост вам понравился

⌨️ Теги:
#python
#where
#пайтон
#quadd4rv1n7
#maximdupley
#maestro7it
#2025