先上代码:>>>Falseor'hello''hello'这种令人惊讶的行为让您可以检查x是否不是None并在一行中检查x的值:>>>x=10ifrandint(0,2)==1elseNone>>>(xor0)>0#dependonxvalue...说明:或功能类似于this:ifxisfalse,theny,elsex我所知道的任何语言都无法做到这一点。那么，为什么Python呢？ 最佳答案 听起来您正在将两个问题合二为一。首先，存在短路问题。Marcin的回答完美地解决了这个问题，所以我不会尝试做得更好。其次，有or和and返回
这给我带来了很多麻烦，我对numpy数组与pandas系列的不兼容感到困惑。例如，当我使用系列创建bool数组时x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=pd.Series([1,2,3,4,5,6,7])delta=np.percentile(x,50)deltamask=x-y>deltadeltamask创建一个boolpandas系列。但是，如果你这样做x[deltamask]y[deltamask]你发现数组完全忽略了掩码。不会出现错误，但最终会得到两个不同长度的对象。这意味着像这样的操作x[deltamask]*y[deltamask]导致错误:printt
考虑以下numpy代码:A[start:end]=B[mask]这里:A和B是列数相同的二维数组；start和end是标量；mask是一维bool数组；(结束-开始)==sum(掩码)。原则上，通过将B的元素直接复制到A中，可以使用O(1)临时存储执行上述操作.这是实践中实际发生的情况，还是numpy为B[mask]构造了一个临时数组？如果是后者，有没有办法通过重写语句来避免这种情况？ 最佳答案 线A[start:end]=B[mask]将——根据Python语言定义——首先评估右侧，产生一个包含B的选定行并占用额外内存的新数组。我
如果我有一个包含bool值的numpy数组，比如一些数学比较的输出，确定该数组是否仅包含一个连续的Trueblock的最佳方法是什么，例如array([False,False,False,True,True,True,False,False,False],dtype=bool)即序列...,True,False,...,True...从未出现过？ 最佳答案 numpy.diff在这种情况下很有用。您可以计算diff中-1的数量。编辑数组。请注意，您还需要检查最后一个元素——如果它为True，则diff中不会有-1。编辑数组以表明这一
Python的设计理念之一是“应该有一种……显而易见的方法来做到这一点”。(PEP20)，但这并不总是正确的。我特别指的是(简单的)if语句与bool值评估。请考虑以下事项:ifwords:self.words=wordselse:self.words={}对比self.words=wordsor{}对于这样一个简单的情况，从风格上讲，哪个更可取？对于更复杂的情况，人们会选择if语句以提高可读性，对吧？ 最佳答案 “应该只有一个”完全可以永远为真；这是肯定的断言“是只有一个”不可能——“应该”意味着一个目标，一个目标，而不是总能达到
我想使用bool掩码为Pandas数据框编制索引，然后根据整数索引在过滤数据框的子集中设置一个值，并将该值反射(reflect)在数据框中。也就是说，如果这适用于数据框的View，我会很高兴。例子:In[293]:df=pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,4,5,6,7],'b':[5,5,2,2,5,5,2,2],'c':[0,0,0,0,0,0,0,0]})mask=(df['a']现在我想设置过滤数据框中返回的前两个元素的值。将iloc链接到上面的loc调用可以索引:In[294]:df.loc[mask,'c'].iloc[0:2]Out[294]:2030N
假设我有一个具有此架构的DataFramex:xSchema=StructType([\StructField("a",DoubleType(),True),\StructField("b",DoubleType(),True),\StructField("c",DoubleType(),True)])然后我有了DataFrame:DataFrame[a:double,b:double,c:double]我想要一个整数派生列。我能够创建一个bool列:x=x.withColumn('y',(x.a-x.b)/x.c>1)我的新模式是:DataFrame[a:double,b:doubl
PEP8E712要求“与True的比较应该是ifcondisTrue:或ifcond:”。但如果我遵循此PEP8，我会得到不同/错误的结果。为什么？In[1]:frompylabimport*In[2]:a=array([True,True,False])In[3]:where(a==True)Out[3]:(array([0,1]),)#correctresultswithPEPviolationIn[4]:where(aisTrue)Out[4]:(array([],dtype=int64),)#wrongresultswithoutPEPviolationIn[5]:where(
True和False的排序在Python中是否有明确定义，还是留作实现细节？在控制台中，我看到False在True之前排序...但我不知道这是否是我应该依赖的行为。(我确定有一些关于此的Python文档，但我找不到它...) 最佳答案 http://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#the-standard-type-hierarchyBooleans:TheserepresentthetruthvaluesFalseandTrue.Thetwoobjectsrepresentin
pythonbool函数可以很容易地用lambda函数取反，但是对于一些如此基本的东西来说它有点冗长且难以阅读，例如:defis_even(n):returnn%2==0odds_under_50=filter(lambdax:notis_even(x),range(50))我想知道标准库中是否有执行此操作的函数，它可能如下所示:odds_under_50=filter(negate(is_even),range(50)) 最佳答案 据我所知，没有内置函数，也没有一个流行的库可以做到这一点。不过，您可以轻松地自己编写一个:fromf
