x[x<2]=0在Python中是什么意思？

Question

我发现一些代码的行类似于

x[x<2]=0

我在玩变奏曲时，仍然纠结于这种语法的作用。

示例：

>>> x = [1,2,3,4,5]
>>> x[x<2]
1
>>> x[x<3]
1
>>> x[x>2]
2
>>> x[x<2]=0
>>> x
[0, 2, 3, 4, 5]

Answer 1

问题中的原始代码仅在Python2中有效。如果x是Python 2中的list，那么比较x < y是False，如果y是一个int元素。这是因为将列表与整数进行比较是没有意义的。然而，在Python 2中，如果操作数不可比较，则比较基于CPython中的alphabetical ordering of the names of the types；此外，在混合类型比较中，所有数字都排在第一位。这甚至没有在CPython 2的文档中阐明，不同的python2实现可能会给出不同的结果。也就是说，[1, 2, 3, 4, 5] < 2的计算结果是False，因为2是一个数字，因此比CPython中的list小。这种混合比较最终被deemed to be too obscure a feature，并在Python 3.0中删除。

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现在，<的结果是abool；和^{} is a subclass of ^{}：

>>> isinstance(False, int)
True
>>> isinstance(True, int)
True
>>> False == 0
True
>>> True == 1
True
>>> False + 5
5
>>> True + 5
6

所以基本上，根据比较结果是真是假，取元素0或1。

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如果您在Python 3中尝试上面的代码，您将得到TypeError: unorderable types: list() < int()，原因是a change in Python 3.0：

Ordering Comparisons

Python 3.0 has simplified the rules for ordering comparisons:

The ordering comparison operators (<, <=, >=, >) raise a TypeError exception when the operands don’t have a meaningful natural ordering. Thus, expressions like 1 < '', 0 > None or len <= len are no longer valid, and e.g. None < None raises TypeError instead of returning False. A corollary is that sorting a heterogeneous list no longer makes sense – all the elements must be comparable to each other. Note that this does not apply to the == and != operators: objects of different incomparable types always compare unequal to each other.

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有许多数据类型可以重载比较运算符来执行不同的操作（pandas和numpy数组中的数据帧）。如果您正在使用的代码做了其他事情，那是因为x不是list，而是一个其他类的实例，它的运算符<被重写以返回一个不是bool的值；然后这个值由x[]（又名__getitem__/__setitem__）特别处理

Answer 2

这只对NumPy数组有意义。使用列表的行为是无用的，并且特定于Python2（而不是Python3）。您可能需要再次检查原始对象是否确实是一个NumPy数组（请参见下面的进一步内容），而不是一个列表。

但在这里的代码中，x是一个简单的列表。

自从

x < 2

是假的 i、 因此，e 0

x[x<2]是x[0]

x[0]被更改。

相反，x[x>2]是x[True]或x[1]

所以，x[1]被改变了。

为什么会这样？

比较的规则是：

1. 当您订购两个字符串或两个数字类型时，将按预期的方式进行排序（字符串的字典式排序，整数的数字排序）。

2. 当您订购数值型和非数值型时，数值型优先。

3. 当您订购两种不兼容的类型时，如果这两种类型都不是数字，则按其类型名的字母顺序排序：

所以，我们有以下订单

数字<；列表<；字符串<；元组

请参阅How does Python compare string and int?的公认答案。

如果x是NumPy数组，则语法更合理，因为布尔数组索引。在这种情况下，x < 2根本不是布尔值；它是一个布尔值数组，表示x的每个元素是否小于2。x[x < 2] = 0然后选择x中小于2的元素，并将这些单元格设置为0。见Indexing。

>>> x = np.array([1., -1., -2., 3])
>>> x < 0
array([False,  True,  True, False], dtype=bool)
>>> x[x < 0] += 20   # All elements < 0 get increased by 20
>>> x
array([  1.,  19.,  18.,   3.]) # Only elements < 0 are affected

Answer 3

>>> x = [1,2,3,4,5]
>>> x<2
False
>>> x[False]
1
>>> x[True]
2

bool被简单地转换成一个整数。索引为0或1。