从列表理解到numpy.where()

Question

我有以下代码，可以将有噪声的方波转换为无噪声的方波：

import numpy as np

threshold  = 0.5
low = 0
high = 1

time   = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
amplitude  = np.array([0.1, -0.2, 0.2, 1.1, 0.9, 0.8, 0.98, 0.2, 0.1, -0.1])

# using list comprehension
new_amplitude_1 = [low if a<threshold else high for a in amplitude]

print(new_amplitude_1)
# gives: [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]

# using numpy's where
new_amplitude_2 = np.where(amplitude > threshold)

print(new_amplitude_2)
# gives: (array([3, 4, 5, 6]),)

是否可以使用np.where()来获得与本例中的列表理解(new_amplitude_1)相同的new_amplitude_2结果？

我在网上读了一些教程，但我看不出在np.where()中使用if else的逻辑。也许我应该使用另一个函数？

Answer 1

下面是如何使用np.where完成此操作

np.where(amplitude < threshold, low, high)
# array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0])

Answer 2

您可以在没有where的情况下执行此操作：

new_ampl2 = (amplitude > 0.5).astype(np.int32)
print(new_ampl2)
Out[11]:
array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0])