Python 3.x numpy.where-计算True语句，即使条件为False

我有两个变量，分别为零

s1=0

和

s2=0

，还有一个数据帧（有更多列，但与本例无关）：

我尝试使用

np创建一个新列。其中

：

df['c'] = np.where((df['xyz']>0) & (s1 > 0) & (s2 > 0), 1/s1, 0)

---

然而，这是一个错误。为什么它在计算

True

情况，即使条件是

False

。如何获得所需的结果？

现在我了解了python函数在执行之前会评估所有输入。但是在这种情况下，我如何得到想要的结果呢？

1/s1

总是对

s1

的每个元素进行计算<代码>np。其中然后检查条件并查找相应的值。您可以使用

1/np.divide（1，s1，其中=s1>0）

@QuangHoang，在

ufunc

中使用

where

时，如

divide

，您还应该提供

out

参数。否则，not where值将是不可预测的。@hpaulj谢谢，很高兴知道，不过在这种情况下，not where并不是那么重要。

df['c'] = np.where((df['xyz']>0) & (s1 > 0) & (s2 > 0), 1/s1, 0)