import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pylab

points = np.arange(-5,5,0.01)

#meshgrid 传入两个一维数组，返回第一个二维数组用第一个传入的一维数组为行，第二个传入的一维数组为列

#返回的第二个数组是以第二个传入的一维数组为行，第一个一维数组为列

xs,ys = np.meshgrid(points,points)

print(xs == ys.T)  #True

z = np.sqrt(ys**2 + xs**2)

plt.imshow(z,cmap= plt.cm.gray)

plt.colorbar()

pylab.show()

#真值表

import numpy as np

import numpy.random as np_random

x_arr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])

y_arr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])

cond = np.array([True, False, True, True, False])

result = [(x if c else y) for x, y, c in zip(x_arr, y_arr, cond)] # 通过列表推到实现

print(result)

#若where的第2、3个参数不是数组，则第2、3个参数将通过掩码组成掩码形状相同的数组

np.where(cond,x_arr,y_arr)

arr = np_random.randn(4,4)

print(arr)

print(np.where(arr>0,2,-2))

#where多条件

cond_1 = np.array([True, False, True, True, False])

cond_2 = np.array([False, True, False, True, False])

# 传统代码如下

result = []

for i in range(len(cond)):

    if cond_1[i] and cond_2[i]:

        result.append(0)

    elif cond_1[i]:

        result.append(1)

    elif cond_2[i]:

        result.append(2)

    else:

        result.append(3)

print(result)

result = np.where(cond_1 & cond_2, 0, \

                  np.where(cond_1, 1, np.where(cond_2, 2, 3)))