Python où dans la liste

La méthode où () dans Python est utilisée pour vérifier une condition particulière sur chaque élément d'un tableau, puis choisir une valeur respective à placer à cet index de cet élément en fonction du résultat de la condition. Cependant, pour appliquer le «où()«Méthode sur une liste, la liste doit être convertie en un tableau d'abord

La méthode «où ()» n'est pas une méthode intégrée de la langue python, elle appartient en fait au package «Numpy». Pour comprendre le fonctionnement de la méthode «où ()», jetez un œil à sa syntaxe:

Syntaxe de la méthode «où ()»

La syntaxe de la méthode «où ()» peut être démontrée comme suit:

NP.où (condition, valeur1, valeur2)

Dans la syntaxe ci-dessus:

• condition à vérifier sur chaque élément de la liste à l'intérieur de la méthode où ()
• valeur 1: à placer si la condition définie dans le rendement de la méthode où () vrai
• valeur2: à utiliser si la condition dans la méthode () donne FAUX

Informations Complémentaires

Pour la méthode «où ()», les aspects suivants sont importants et doivent être suivis

• La valeur1 et la valeur2 sont des paramètres facultatifs. Cependant, soit les deux sont fournis ou aucun.
• Les paramètres Value1 et Value2 peuvent être une valeur statique, une chaîne statique ou un tableau. Cependant, si ces valeurs sont du tableau, la forme et la taille du tableau doivent correspondre au tableau dans la condition

Exemple 1: Répondez des éléments qui correspondent à la condition

Dans ce premier exemple, vous allez reprendre une liste et récupérer uniquement les éléments qui correspondent à une certaine condition. Pour ce faire, créez d'abord une liste et utilisez la ligne suivante:

Importer Numpy comme NP
Nombres = (1,66,2,23,91,14,51,47)

La tâche consiste à choisir uniquement les éléments qui ont une valeur supérieure à «50», pour cela, convertir la liste en un tableau, puis utiliser la condition suivante dans la méthode «où ()»:

array = np.tableau (numéros)
résultat = (np.où (tableau> 50))

Enfin, imprimez le résultat sur le terminal:

Imprimer (résultat)

L'extrait de code complet pour cet exemple est le cas:

Importer Numpy comme NP
Nombres = (1,66,2,23,91,14,51,47)
array = np.tableau (numéros)
résultat = (np.où (tableau> 50))
Imprimer (résultat)

Lors de l'exécution de ce code, vous pouvez voir que la sortie est:

La sortie affiche les valeurs «index» de l'élément qui répond à la condition dans la méthode «où ()».

• Index 1 = 66
• Index 4 = 91
• Index 6 = 51

Exemple 2: Fournir les deux cas de condition

Dans cet exemple, vous allez fournir les deux actions qui doivent être effectuées en fonction du résultat produit par la condition. Pour le démontrer, prenez les marques suivantes des étudiants dans une certaine matière:

Importer Numpy comme NP
scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)

Après cela, appliquez les conditions selon lesquelles si le score de l'étudiant est supérieur à 50, accordez à l'étudiant le statut de «passer», sinon «échouer»

array = np.Array (scores)
résultat = (np.Où (Array> 50, "Pass", "Fail"))

Après cela, affichez à la fois la liste, l'original et le résultat, sur le terminal en utilisant les lignes de code suivantes:

Print ("Liste originale:", Scores)
Print ("Verdict:", résultat)

L'extrait de code complet pour cet exemple serait:

Importer Numpy comme NP
scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)
array = np.Array (scores)
résultat = (np.Où (Array> 50, "Pass", "Fail"))
Print ("Liste originale:", Scores)
Print ("Verdict:", résultat)

L'exécution de ce code va produire le résultat suivant sur le terminal:

Exemple 3: Utilisation des tableaux comme condition

Dans cet exemple, effectuez la condition de votre liste et en fonction de cette condition, choisissez la valeur du tableau dans le deuxième paramètre de la méthode où () ou du tableau dans le troisième paramètre.

Commencez par importer le package Numpy, puis créez une liste en utilisant les lignes suivantes:

Importer Numpy comme NP
scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)

Si la valeur est supérieure à 50, prenez la valeur du tableau du deuxième paramètre, et si elle est inférieure, utilisez le tableau dans le troisième paramètre:

array = np.Array (scores)
résultat = (np.Où (tableau> 50 ,
[1,2,3,4,5,6,7,8],
[11,12,13,14,15,16,17,18]))

Et enfin, imprimez les tableaux sur le terminal:

Print ("Liste originale:", Scores)
Imprimer ("Nouvelle liste:", résultat)

L'extrait de code complet pour cet exemple est le cas:

Importer Numpy comme NP
scores = (52,46,91,33,52,67,51,47)
array = np.Array (scores)
résultat = (np.Où (tableau> 50 ,
[1,2,3,4,5,6,7,8],
[11,12,13,14,15,16,17,18]))
Print ("Liste originale:", Scores)
Imprimer ("Nouvelle liste:", résultat)

Ce code donne le résultat suivant sur le terminal:

À partir de la sortie, on peut voir que pour chaque élément supérieur à 50, la nouvelle valeur est inférieure à 10 (deuxième paramètre), et pour chaque élément inférieur à 50, la nouvelle valeur est désormais supérieure à 10 (troisième paramètre)

Exemple 4: effectuer des opérations en fonction de l'état

Dans cet exemple, prenez la liste suivante:

Importer Numpy comme NP
liste = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)

Si l'élément est égal, prenez-le tel quel, s'il est étrange, multipliez-le avec 10 en utilisant:

array = np.liste des tableaux)
résultat = (np.où (tableau% 2 == 0, tableau, tableau * 10)

Puis imprimez le résultat sur le terminal:

Print ("Liste originale:", liste)
Imprimer ("Nouvelle liste:", résultat)

L'extrait de code complet pour cet exemple est le suivant:

Importer Numpy comme NP
liste = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)
array = np.liste des tableaux)
résultat = (np.où (tableau% 2 == 0, tableau, tableau * 10)
Print ("Liste originale:", liste)
Imprimer ("Nouvelle liste:", résultat)

L'exécution de cet extrait de code susmentionné produira le résultat suivant:

La sortie confirme que chaque élément impair a été multiplié par 10.

Conclusion

Le "où()»La méthode agit comme une sorte de filtre qui filtre l'élément en fonction de la condition, et en fonction de cette condition, il peut effectuer des actions sur l'élément. Pour utiliser la méthode «où ()», l'utilisateur doit importer la bibliothèque Numpy car la méthode «où ()» n'est pas une méthode intégrée de Python. De plus, la liste doit être convertie en un tableau Numpy avant d'appliquer la méthode where () dessus.