多条件索引
Coddy NumPy 基础 课程的第 15 课，共 18 课。
我们学过如何应用条件，但有时我们想同时应用多个条件。
在 Python 中，组合不同条件的方式有：and or not
在 numpy 中则有所不同。
我们使用：
| Python | Numpy |
| and | & |
| or | | |
| not | ~ |
注意：每个条件都必须放在括号 () 中。看一下示例就知道我们的意思了。
示例 1
取出所有大于 5 且小于 10 的元素
ary = np.array([1, 2, 3, 5, 8, 3, 9, 10, 2])
ary[(ary > 5) & (ary < 10)]
>>> [8, 9]示例 2
取出所有小于 3 或大于 7 的元素
ary = np.array([1, 5, 2, 3, 8, 7])
ary[(ary < 3) | (ary > 7)]
>>> [1, 2, 8]示例 3
取出所有不等于 5 的元素
ary = np.array([1, 5, 2])
ary[~(ary == 5)]
>>> [1, 2]
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挑战
简单创建一个名为 condition_master 的函数，接收一个 Python 列表，并返回所有小于或等于 0，或者大于 5 且不等于 10 的元素。
将结果作为 Python 列表返回
- 要将 NumPy 数组转换为 Python 列表，请使用：
str(list(ary))
亲手试试
import numpy as np
def condition_master(lst):
# Complete here
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