使用Python中的compress()函数对数组进行压缩和条件筛选

在Python中，compress()函数是一个用于对数组进行压缩和条件筛选的工具函数。该函数接受两个参数， 个参数是要进行压缩筛选的数组，第二个参数是一个条件判断的可迭代对象。compress()函数返回一个迭代器，该迭代器产生所有输入数组中满足条件判断的元素。

以下是一个使用compress()函数的示例：

from itertools import compress

# 原始数组
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 布尔条件
condition = [True, False, True, False, True, False, True, False, True, False]

# 使用compress()函数进行筛选
filtered_numbers = compress(numbers, condition)

# 打印结果
for num in filtered_numbers:
    print(num)

在上面的示例中，我们定义了一个原始数组numbers和与之对应的布尔条件condition。我们使用compress()函数对numbers数组进行条件筛选，只返回满足条件的元素。

输出结果为：

1
3
5
7
9

在这个例子中，我们使用compress()函数根据条件筛选了numbers数组中的元素。具体来说，我们选取了condition数组中为True的对应位置的元素，对应位置为False的元素被排除掉了。

compress()函数的功能很强大，我们可以用它来进行更复杂的条件筛选。条件可以是任何可迭代对象，比如一个由函数生成的迭代器。

下面是使用compress()函数进行更高级筛选的例子：

from itertools import compress

# 原始数组
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'durian', 'elderberry']

# 函数生成的筛选条件
def filter_condition(fruit):
    return len(fruit) > 5

# 使用compress()函数进行筛选
filtered_fruits = compress(fruits, filter_condition(fruit) for fruit in fruits)

# 打印结果
for fruit in filtered_fruits:
    print(fruit)

在这个示例中，我们定义了一个原始数组fruits和一个函数filter_condition作为筛选条件。该函数接受一个水果名称作为输入，并返回一个布尔值，表示该水果是否符合筛选条件（水果名称长度大于5）。我们使用compress()函数根据这个筛选条件对fruits数组进行筛选。

输出结果为：

banana
cherry
durian
elderberry

这个示例展示了compress()函数的灵活性和用途的多样性。我们可以根据需要定义自己的筛选条件，并将其传递给compress()函数进行数组压缩和条件筛选。