Учитывая, что вы используете NumPy
, у вас есть np.where
для этого:
np.where(yyyy<=100, 'OK', 'NO')
array([['OK', 'OK', 'OK'],
['OK', 'OK', 'OK'],
['OK', 'OK', 'OK'],
['OK', 'OK', 'OK'],
['OK', 'OK', 'OK'],
['NO', 'OK', 'OK']], dtype='<U2')
Если вы хотите список, просто добавьте, .tolist
, np.where(yyyy<=100, 'OK', 'NO').tolist()
Обратите внимание, что вы получаете сообщение об ошибке, если по умолчанию np.zeros
создаст ndarray
из dtype('float64')
. Вместо этого вы можете определить np.empty
ndarray с той же формой, что и yyyy
и с dtype('<U2')
, то есть длиной 2
строкой Unicode:
hhh = np.empty(shape=yyyy.shape, dtype='U2')
for i in range(0,6):
for j in range(0,3):
if yyyy[i,j]<= 100:
hhh[i,j]='Ok'
else:
hhh[i,j]='No'