NumPy數組可以將許多數據處理任務轉換為簡潔的數組表達式，它處理數據的速度要比內置的Python循環(huán)快了至少一個數量級，所以，我們把數組作為處理數據的首選。接下來，本節(jié)重點講下將條件邏輯轉為數組運算。

　　Numpy的where()函數是三元表達式x if condition else y的矢量化版本。

　　假設有兩個數值類型的數組和一個布爾類型的數組，具體如下：

In [98]: arr_x=np.array([1, 5, 7])
In [99]: arr_y=np.array([2, 6, 8])
In [100]: arr_con=np.array([True, False, True])

　　現在提一個需求，即當arr_con的元素值為True時，從arr_x數組中獲取一個值，否則從arr_y數組中獲取一個值。使用where()函數實現的方式如下所示。

In [101]: result=np.where(arr_con, arr_x, arr_y)
In [102]: result
Out[102]: array([1, 6, 7])

　　上述代碼中調用np.where()時，傳入的第1個參數arr_con表示判斷條件，它可以是一個布爾值，也可以是一個數組，這里傳入的是一個布爾數組。

　　當滿足條件(從arr_con中取出的元素為True)時，則會獲取arr_x數組中對應位置的值。由于arr_con中索引為0、2的元素為True，所以取出arr_x中相應位置的元素1、7。

　　當不滿足條件(從arr_con中取出的元素為False)時，則會獲取arr_y數組中對應位置的值。由于arr_con中索引為1的元素為False，所以取出arr_y中相應位置的元素6.

　　從輸出結果可以看出，使用where()函數進行數組運算后，返回了一個新的數組。