这期内容当中小编将会给大家带来有关numpy中向量式三目运算符的作用是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
记录如下：
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])
从浮点表示上，两者有一点点小小的差异，在小数点后多位，通常在数值表示上可以忽略。不过，这里还是要进行一下两个结果的一致性判断，因为之前也看到过Python在浮点表达上因为机器而产生的差异。
测试的结果如下：
In [87]: result1 == result2 Out[87]: array([ True, True, True, True, True], dtype=bool)
从上面的结果可以看出，两个计算结果是一致的。
上述就是小编为大家分享的numpy中向量式三目运算符的作用是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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