python：根据条件将列表转换为二进制决策

是否有一种基于条件将列表转换为二进制决策的非详细方式？e、 g:

patientAge = [19, 15, 13, 21, 37]

# wanted output: [1, 0, 0, 1, 1] # true if >18 otherwise false
# e.g. in matlab simply "patientAge>18"

理解：[在patientAge中v的值大于18] 如果使用numpy假设patientAge是numpy.array，则还可以写入patientAge>18并获得布尔numpy.array 理解：[在patientAge中v的值大于18] 如果使用numpy假设patientAge是numpy.array，则还可以写入patientAge>18并获得布尔numpy.array

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只需使用列表：

>>> patientAge = [19, 15, 13, 21, 37]
>>> [age > 18 for age in patientAge]
[True, False, False, True, True]

如果必须有1或0：

>>> [int(age > 18) for age in patientAge]
[1, 0, 0, 1, 1]

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只需使用列表：

>>> patientAge = [19, 15, 13, 21, 37]
>>> [age > 18 for age in patientAge]
[True, False, False, True, True]

如果必须有1或0：

>>> [int(age > 18) for age in patientAge]
[1, 0, 0, 1, 1]

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可以将列表转换为numpy数组：

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语法很熟悉，因为numpy和matplotlib当然基于Matlab。

您可以将列表转换为numpy数组：

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语法很熟悉，因为numpy和matplotlib当然是基于Matlab的。

np.arraypatientAge>18.astypeint如果使用numpy，请尝试：meanfilterlambda x:x>18，而且，没有必要挑剔和比较语言。对于matlab擅长的每一件事，python擅长的有10件事。这对我处理的实际数据不起作用，因为我必须根据一个条件获得一个数组的索引，并从另一个数组中选择相应的索引：matlab语义的meanscorepatientAge>18？i、 18岁以上的人的平均分是多少？patientAge=[19,15,13,21,37]分数=[123,213,429,98,50]patientAge=np.arraypatientAge分数=np.arrayscore idx=patientAge>18 printidx printnp.meanscoreidx TypeError:“numpy.ndarray”对象不是带方括号的可调用分数[idx]索引。。。不全面感谢patientAge=[19,15,13,21,37]分数=[123,213,429,98,50]patientAge=np.arraypatientAge分数=np.arrayscore打印np.meanscore[patientAge>18]它就像一个符咒！np.arraypatientAge>18.astypeint如果您使用numpy，请尝试：meanfilterlambda x:x>18，而且，挑剔和比较语言是没有意义的。对于matlab擅长的每一件事，python擅长的有10件事。这对我处理的实际数据不起作用，因为我必须根据一个条件获得一个数组的索引，并从另一个数组中选择相应的索引：matlab语义的meanscorepatientAge>18？i、 18岁以上的人的平均分是多少？patientAge=[19,15,13,21,37]分数=[123,213,429,98,50]patientAge=np.arraypatientAge分数=np.arrayscore idx=patientAge>18 printidx printnp.meanscoreidx TypeError:“numpy.ndarray”对象不是带方括号的可调用分数[idx]索引。。。不全面感谢patientAge=[19,15,13,21,37]分数=[123,213,429,98,50]patientAge=np.arraypatientAge分数=np.arrayscore打印np.meanscore[patientAge>18]它就像一个符咒！