Где нп: новости, видео и фото дня

Содержание

Врач объяснил, как расшифровать свои анализы на антитела к COVID-19

С ухудшением ситуации по коронавирусу все больше людей охватывает беспокойство. Одни начинают принимать различные средства — уже есть официальные данные, что продажи в аптеках выросли в разы. Другие проверяют наличие у себя признаков коронавируса. Многие сдают тесты, в том числе на антитела к COVID-19. И получив бланк с результатами исследования, начинают тревожиться еще больше.

С результатами подобных анализов корреспондент «Российской газеты» обратилась к сертифицированному специалисту по физической реабилитации, члену Европейской ассоциации амбулаторной реабилитации Леониду Дьякову.

Антитела: иммунный ответ

Врач-реабилитолог Леонид Дьяков советует больше гулять на свежем воздухе и радоваться жизни. Фото: Из семейного архива Леонида Дьякова.

Леонид Леонидович, в лаборатории люди получают результаты исследования, естественно, безо всяких комментариев. Их отправляют к врачам. Но к ним сейчас пробиться нелегко, да и не каждый рискует сидеть в очередях. В итоге человек мучительно вглядывается в непонятные обозначения, думает, плохо это или хорошо. Расскажите, что значит: «Антитела обнаружены».

Леонид Дьяков: После попадания вируса в организм иммунная система человека начинает вырабатывать специфические к данному вирусу антитела — иммуноглобулины (Ig).

Тест на антитела может показать, сталкивался ли человек с коронавирусом, даже если симптомов COVID-19 у него не было. Если антитела обнаружены, значит, организм среагировал на встреченный вирус. Они могут сохраняться, даже если самого вируса в организме уже нет. Этот тест говорит только о том, что произошел некий иммунный ответ.

Таким образом, выявление антител в крови является информативным свидетельством текущего или прошлого инфекционного процесса и помогает выявить стадию развития инфекции.

В заключении мы видим два вида антител — IgM и IgG. Что это?

Леонид Дьяков: Иммоглобулин М — это молодые, свежие антитела, которые начинает вырабатывать иммунная система в ответ на инфекцию SARS-CoV-2.

Обнаружение IgM указывает на недавнее инфицирование SARS-CoV-2. Они появляются непосредственно после контакта с носителем вируса, на третий-четвертый день. Через семь-десять дней они уже точно присутствуют в крови.

То есть наличие иммуноглобулина М — это показатель того, что вы болеете прямо сейчас. С клиническими проявлениями или без них. Это свежие антитела.

Потом они «стареют»?

Леонид Дьяков: Общий период вероятного выявления антител класса M не превышает двух месяцев. В течение этого времени IgM антитела постепенно полностью сменяются на IgG. Последние начинают формироваться в среднем на 21-й день.

Если еще есть IgM, и уже появились иммуноглобулины класса G, то это означает позднюю инфекцию. Просто IgM еще не сошли на нет.

Два антитела — пошел на поправку

Получается, наличие IgM не обязательно говорит об активной инфекции?

Леонид Дьяков: Да. Эти антитела могут выявляться и на стадии выздоровления.

Причем, уровень антител и динамика антительного ответа могут индивидуально варьироваться. IgM сильнее — они атакуют вирус, не дают ему развиваться и «отравлять» организм. IgG уже слабее. Они тоже борются с вирусом, но в меньшей степени.

Когда в крови выявляются только IgG, это говорит о том, что пациент выздоровел, и у него сформировался иммунитет к SARS-CoV-2. Если уровень IgG достаточно высок, то можно стать донором иммунокомпетентной плазмы. Например, IgG больше 40, а IgM больше 1,5, либо IgG больше 80, а IgM равно нулю.

То есть, если в крови выявлены обе группы антител, это означает, что человек уже выздоравливает?

Леонид Дьяков: Совершенно верно. Еще раз повторю: иммуноглобулины М говорят о том, что человек в данный момент болеет коронавирусом. Это не обязательно тяжелые формы, состояние может быть и бессимптомным. А иммуноглобулины G говорят о том, перенес ли он коронавирусную инфекцию в прошлом.

Далее, в графе «Дополнительная информация», вообще непонятная шифровка. А чем непонятнее, тем ведь страшнее. К примеру, вот передо мной результаты, переданные одним пациентом: «ОПсыв 0,0338; КП 1,45». Что кроется за этим?

Леонид Дьяков: А далее есть еще графа «Референтные значения», и там написано «не обнаружено». Это означает, что количественные характеристики выявленных антител ничтожно малы — они даже не достигают референтных значений, которые могут быть, к примеру, 17 единиц. А тут — 0,03…

От чего зависит количество антител в организме?

Леонид Дьяков: От количества проникшего вируса. Одно дело находиться в комнате или в палате с активно болеющим коронавирусом человеком, другое — проехать в автобусе, где кто-то чихнул. Доза полученного вируса влияет на тяжесть заболевания.

Лучше не болеть

Заразен ли человек, чей анализ мы расшифровываем?

Леонид Дьяков: По данному тесту нельзя определить, заразен ли еще человек. В принципе, с такими показателями, которые вы предоставили, пациент не заразен.

Но чтобы достоверно знать это, следует все же сдать еще мазок. Именно он покажет, выделяется ли вирус во внешнюю среду. Если он будет отрицательный, то человек стопроцентно не заразен. Без этой уверенности я бы рекомендовал соблюдение мер социальной дистанции и индивидуальной защиты даже в случае обнаружения только антител класса IgG.

А вы верите в то, что все должны переболеть, и тогда с эпидемией будет покончено?

Леонид Дьяков: В этом, конечно, есть логика. Но проблема в том, что вирус дает достаточно серьезные осложнения. И не все болеют в легкой или бессимптомной форме.

Люди, узнавшие что у них обнаружены антитела, начинают думать, когда же, где подхватили заразу. Вспоминают, когда болели. Может ли данный тест показывать антитела не только на COVID-19, но и на перенесенные другие ОРЗ или ОРВИ?

Леонид Дьяков: Исключено. Это специфичный тест именно на антитела к коронавирусной инфекции.

Человек припомнил, что сильно болел в феврале, ему было очень плохо.

Мог тогда быть коронавирус?

Леонид Дьяков: Иммуноглобулин G с тех пор не сохранился бы.

То есть, носители антител могут, в принципе, радоваться, что переболели коронавирусом, практически не заметив этого?

Леонид Дьяков: Те, кто переболел легко или бессимптомно, вырабатывают низкий уровень иммуноглобулина G и могут заболеть повторно.

Чем тяжелее протекает заболевание, тем больше антител произведет иммунная система, и тем дольше они проживут в крови после болезни.

Поэтому если болезнь протекала в легкой форме, то, возможно, и защита также ослабнет довольно быстро. IgG-антитела исчезают через три-четыре месяца — как только организм побеждает инфекцию, он прекращает их синтез.

Однако есть информация, что сохраняются так называемые клетки памяти. Организм запоминает, как вырабатывать эти антитела, при каких условиях и в каком количестве. И в случае повторного контакта с вирусом организм начинает синтезировать IgG-антитела значительно быстрее, не за 21 день, а за три.

И они способны «смягчать» течение заболевания, препятствовать развитию тяжелых осложнений.

Дышите глубже

Получается, что в принципе сдавать тест на антитела и не совсем нужно. Какая разница, болел человек или нет, если этого особо и не заметил, а никаких таких преимуществ наличие антител не дает. Все так же нужно предохраняться от заражения…

Леонид Дьяков: Мое личное мнение, если человек чувствует себя хорошо, особой надобности в тестировании нет. Ведь с тем же успехом можно поискать у себя вирус герпеса и другие.

В любой лаборатории есть прейскурант сотни названий анализов на наличие вирусов, которые можно поискать у себя и, более того — найти. И полжизни лечиться. Действительно, максимум, что он узнает — болел коронавирусом или нет, а если болел, то, как давно. И, конечно, если тест окажется положительным, это не означает, что ему теперь можно пренебрегать мерами своей безопасности.

Однако тестирование поможет решить проблему в более глобальном масштабе, выработать стратегию борьбы с коронавирусом, поскольку по количеству иммунных людей можно спрогнозировать, когда случится спад эпидемии.

Что делать тем, у кого обнаружены антитела класса IgM?

Леонид Дьяков: Если нет явных признаков заболевания, нужно побольше двигаться, гулять на свежем воздухе, дышать полной грудью, чтобы работали легкие, а кислород циркулировал в крови.

Проветривать помещения, увлажнять воздух. Сейчас, конечно, нужно включать в рацион витамины, особенно С и Д, микроэлементы — селен, цинк. И радоваться жизни.

Все материалы сюжета «COVID-19. Мы справимся!» читайте здесь.

ООО «КОМПАНИЯ «НП», реквизиты, адрес, телефон, контакты, отзывы, вакансии 2020

Все компании • Розничная торговля, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами, ремонт бытовых изделий и предметов личного пользования • ООО «КОМПАНИЯ «НП»

ООО «КОМПАНИЯ «НП»: адрес, телефон, факс, email, сайт, график работы

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «КОМПАНИЯ «НП»

Регион: Москва

Адрес: 127159, г. МОСКВА, ул. БРЯНСКАЯ, д. 12, стр. 1

Телефон: 495-232-00-00

Факс: нет данных

E-mail: нет данных

Сайт: нет данных

Генеральный директор / ответственное лицо / владелец ООО «КОМПАНИЯ «НП»: нет данных

График работы:

Нашли неточность в описании или хотите указать больше информации о компании? — Напишите нам!

Подробная информация об ООО «КОМПАНИЯ «НП»: бухгалтерия, баланс. Скачать банковские реквизиты, тендеры, кредитная история, налоги ООО «КОМПАНИЯ «НП».

ООО «КОМПАНИЯ «НП» реквизиты: инн, кпп, окопф, окогу, окпо, огрн, окато

ОГРН: 1107746838198

ИНН: 7730633070

КПП:

ОКПО: 68838163

ОКАТО: 45268554000

Получить выписку из ЕГРЮЛ об ООО «КОМПАНИЯ «НП»

Фирма ООО «КОМПАНИЯ «НП» зарегистрирована 13 октября 2010 года. Регистратор – Межрайонная Инспекция Федеральной Налоговой Службы №46 по г. МОСКВЕ.

Общества с ограниченной ответственностью

Частная собственность

Виды деятельности по ОКВЭД:
Розничная торговля, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами, ремонт бытовых изделий и предметов личного пользования

Розничная торговля по заказам
Розничная торговля, осуществляемая через телемагазины и компьютерные сети (электронная торговля, включая Интернет)

Виды деятельности по ОКПД:
Розничная торговля, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами, ремонт бытовых изделий и предметов личного пользования
Розничная торговля по заказам
Розничная торговля, осуществляемая через телемагазины и компьютерные сети (электронная торговля, включая Интернет)

Дополнительно:
Розничная торговля, осуществляемая через телемагазины и компьютерные сети (электронная торговля, включая Интернет)
Прочая оптовая торговля
Розничная торговля вне магазинов

Работа в ООО «КОМПАНИЯ «НП» вакансии, практика, стажировка, карьера

На данный момент открытых вакансий нет. Возможно вас заинтересуют вакансии в других компаниях:

Бухгалтер-эксперт

Кадровик

Оператор домашнего колл-центра

Рабочий по комплексному обслуживанию зданий

Машинист буровой установки

Токарь-расточник

Автослесарь-моторист

Грузчик-комплектовщик

Сборщик корпусной мебели

Оператор АЗС

Продавец-консультант (Сипайлово (Гагарина), Аксакова (Центр), Затон (Летчиков), Инорс (Ферина)

Торговый представитель

Отзывы об ООО «КОМПАНИЯ «НП»

Отзывы об ООО «КОМПАНИЯ «НП». Оставить отзыв об ООО «КОМПАНИЯ «НП» в социальных сетях

Карта проезда к ООО «КОМПАНИЯ «НП» где находится

Также смотрите компании и организации с похожим видом деятельности, как у ООО «КОМПАНИЯ «НП»: КАНТАУРОВСКОЕ СЕЛЬПО | ООО «БАЙРАМ» | ООО «ТАТЬЯНА» | ООО «ИВАЭЛЬ ГРУПП» | ООО ДЮНА

Компания зарегистрирована 13 октября 2010 года (Межрайонная Инспекция Федеральной Налоговой Службы №46 по г. МОСКВЕ). Полное название: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «КОМПАНИЯ «НП», ОГРН: 1107746838198, ИНН: 7730633070. Регион: Москва. Фирма ООО «КОМПАНИЯ «НП» расположена по адресу: 127159, г. МОСКВА, ул. БРЯНСКАЯ, д. 12, стр. 1. Основной вид деятельности: «Розничная торговля, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами, ремонт бытовых изделий и предметов личного пользования / Розничная торговля по заказам / Розничная торговля, осуществляемая через телемагазины и компьютерные сети (электронная торговля, включая Интернет)». Дополнительные направления: «Розничная торговля вне магазинов», «Прочая оптовая торговля», «Розничная торговля, осуществляемая через телемагазины и компьютерные сети (электронная торговля, включая Интернет)».

Положительный тест на коронавирус: что делать? Что дальше при положительном результате на ковид?

Краткое содержание:

Положительный результат теста на коронавирус означает, что человек болен, является вирусоносителем или его организм успешно справился с опасной патологией. Все зависит от метода, который использовался при проведении лабораторной диагностики. Стоит учесть, что достоверность тестов варьируется в пределах 75-80%. Поэтому получив положительный тест, паниковать не стоит. С большой долей вероятности повторные данные анализа будут отрицательными.

Что делать, если пришел положительный результат анализа COVID-19

О результатах платного или бесплатного тестирования человек может узнать на сайте клинике, из смс-сообщения или электронного письма. Ему обязательно позвонит ответственный сотрудник лаборатории, чтобы согласовать дальнейший порядок действий.

Определяют его два фактора:

  • метод, который был применен для обнаружения возбудителей коронавирусной инфекции;
  • самочувствие обследованного человека.

Если проводилась ПЦР-диагностика, то человек болен на сегодняшний день или является бессимптомным носителем. В последнем случае он может заражать окружающих, поэтому должен придерживаться двухнедельной самоизоляции. Положительный тест в сочетании с выраженными симптомами коронавируса (сухой непродуктивный кашель, потеря вкуса и обоняния, проблемы с дыханием) нередко становится серьезным поводом для госпитализации в инфекционное отделение. Будет проведено лечение и повторное тестирование.

Что делать после получения положительных результатов, человек самостоятельно не решает. Более того, у него не получится скрыть данные тестирования. Оно выполняется в лабораториях, аккредитованных Минздравом и Роспотребнадзором. В эти инстанции незамедлительно отправляются сведения о выявленных на данный момент инфицированных. Бригада медиков в специальной экипировке выезжает на дом к больному, где и определяется последующий алгоритм действий.

Что должен делать человек дальше, если при внешнем осмотре не обнаружено выраженных признаков коронавируса:

  • изолироваться на 14 дней и позвонить по телефону горячей линии 8-800-2000-112. При необходимости ему оформят и привезут домой больничный;
  • измерять температуру дважды в сутки;
  • проветривать помещение несколько раз в день;
  • при контакте с проживающими на одной территории членами семьи использовать маску;
  • контактировать с коллегами, друзьями исключительно по телефону или через интернет;
  • при возможности не пользоваться вентиляторами, кондиционерами или очистителями воздуха.
  • ежедневно менять полотенце, нательное и постельное белье.

Первичный положительный тест становится причиной для обследования всех членов семьи, контактировавших с инфицированным человеком. Им в обязанность не вменяется соблюдение самоизоляции. Но при малейшем ухудшении самочувствия они должны сообщить об этом по телефону в больничное учреждение

ПЦР-диагностика

ПЦР-тестирование — ведущее лабораторное обследование на наличие коронавируса. В период пандемии именно оно было рекомендовано ВОЗ, как самое чувствительное и информативное. Для его проведения берут мазок из полости носа или ротоглотки, так как именно верхние дыхательные пути являются входными воротами для коронавирусов. Положительный результат выглядит как светящиеся полоски оранжевого цвета. Это разделенные нуклеиновые кислоты, подвергшиеся воздействию электрического тока. А непосредственно обследованный видит положительные данные в бланке, который выдается после их интерпретации. В большинстве лабораторий такой результат отмечается знаком плюс.

Не всегда положительный тест означает, что в дыхательных путях происходит репликация (размножение) коронавирусов. Даже самые современные тест-системы способны ошибаться.

Ложноположительные реакции могут провоцировать различные факторы:

  • попадание в биоматериал (мазок из носовых ходов или ротоглотки) примесей крови, эпителиальных клеток, большого количества слизи;
  • нарушение стерильности, загрязнение мазка, в результате чего обнаруживается несуществующая инфекция;
  • непригодность реагентов;
  • нарушение транспортировки биоматериала или его хранения.

При отсутствии симптомов, характерных для коронавируса, результат может быть признан сомнительным. Врач назначает повторное тестирование для подтверждения или опровержения результатов первичного.

Врачи постоянно контролируют состояние пациента, находящегося на самоизоляции, и его контактных лиц по телефону или приезжают на очередной осмотр.

ИФА-тестирование

Иммуноферментный анализ позволяет с высокой точностью обнаружить в крови пациента специфические иммуноглобулины. Антитела всегда вырабатываются иммунной системой в ответ на вторжение в организм человека инфекционных возбудителей. Все они специфичны, то есть для уничтожения коронавирусов синтезируются иммуноглобулины (igg), не способные разрушать клетки других патогенов. Поэтому обнаружение в кровеносном русле специфического антигена прямо указывает на развивающуюся коронавирусную инфекцию.

Во время ИФА-тестирования обнаруживаются антитела к коронавирусам, их количественное содержание, стадия воспалительной патологии. Положительный результат вовсе не означает, что человек болен. Ведь в ответ на вторжение патогенов вырабатываются различные антитела. В этом и заключается положительная сторона тестирования методом ИФА. Вполне вероятно, что человек уже давно переболел и приобрел довольно устойчивый иммунитет.

Самые распространенные результаты ИФА-анализа:

Человеку, далекому от медицины, расшифровать данные ИФА вряд ли удастся. Если у него возникли сомнения в достоверности положительного результата, то это не служит основанием для незамедлительного повторного тестирования. Оно будет обязательно проведено в установленные законодательством сроки.

Положительный результат без наличия симптомов

Коронавирусная инфекция у взрослого или ребенка может пройти без повышения температуры, появления кашля и одышки, что является одной из характерных особенностей данной патологии. Люди ощущают себя совершенно здоровыми, но это не значит, что они не больны. В организме вполне могут находиться коронавирусы. По данным Всемирной Организации Здравоохранения от 50 до 70 % инфицированных не подозревают, что являются носителями опасных инфекционных возбудителей. Большинство врачей считает отсутствие симптомов болезненным состоянием — иммунная система стремится уничтожить коронавирусы, усиленно продуцируя иммуноглобулины.

Когда пришел положительный тест, а клинические проявления коронавируса не отмечены, обязательно положена самоизоляция. Существует вероятность, что при ослаблении иммунной защиты признаки заражения возникнут. Такое развитие событий возможно и при излишне длительном инкубационном периоде.

Если организм дает достойный отпор коронавирусам, человек переносит заболевание без симптомов. При неполноценной иммунной защите через несколько дней признаки инфекции все-таки возникнут.

Что такое слабоположительный тест

Слабоположительный результат на коронавирус обычно получают в самом начале развития инфекции. Он может быть признаком раннего этапа инкубационного периода, когда антитела только вырабатываются. Или указывать на поздний этап заболевания. В это время антитела (IgM) постепенно пропадают, потому что в организме сокращается количество коронавируса даже несмотря на мощный инфекционно-воспалительный процесс в бронхолегочной системе.

Положительный результат первого теста может быть сомнительным. Например, при обнаружении неправильного хранения или транспортировки биоматериала (мазка из носоглотки, крови). Он лишь условно значим и нуждается в быстрой перепроверке. При отсутствии симптомов и получении второго отрицательного теста через две недели человек считается здоровым. Но если человек тяжело переносил коронавирусную инфекцию, был госпитализирован, то потребуется трехкратное тестирование.

Советы, что делать при получении положительного результата на коронавирус и частые вопросы

Совет №1

Первые три действия, которые должен выполнить человек после получения положительного теста: самоизоляция, звонок семейному врачу, амбулаторное лечение в соответствии с тяжестью симптоматики.

Совет № 2

Точность тест-систем не 100%, а выделение коронавирусов зависит от состояния человека, стадии инфицирования и других факторов. Поэтому часто для постановки диагноза проведения однократного тестирования недостаточно.

Совет №3

Перед повторной сдачей биообразца следует отказаться от алкоголя, курения, не полоскать горло и не чистить зубы. Вполне возможно, что это позволит получить наиболее информативный результат.

Что делать при появлении симптомов спустя несколько дней после получения положительного ПРЦ-теста?

При ухудшении самочувствия и проявлении симптомов требуется незамедлительное лечение. После предварительного обследования врач должен проинформировать пациента о том, что он не должен покидать место жительства и вести дневник наблюдений за своим состоянием. Будут выданы все необходимые лекарственные средства, определен их режим дозирования.

Если нет симптомов, а тест положительный, можно ли заразить окружающих?

Бессимптомный заболевший с первичным положительным тестом становится распространителем коронавирусов, способен заражать других, даже не подозревая об этом. Своевременное выявление вирусоносителей позволяет снизить распространение эпидемии, в том числе за счет ограничения контактов с окружающим миром.

Читать также: Аспирин при ковиде: аспирин кардио при коронавирусе можно ли пить или нельзя, помогает или нет?

Источник apkhleb.ru

Пишу о том, что мне интересно. Чтобы не пропустить что нибудь важное, рекомендую подписаться на 9111.ру

Хочу открыть свое дело и все советуют образовать некоммерческое партнерство.

НП МОЖЕТ УВЕЛИЧИВАТЬ ВЗНОСЫ ТОЛЬКО ПОСЛЕ ПРОВЕДЕНИЯ ОБЩЕГО СОБРАНИЯ, ПРОТОКОЛ ОБЩЕГО СОБРАНИЯ ЕГО ЧЛЕНЫ МОГУТ ОБЖАЛОВАТЬ В СУДЕ.

ЕСЛИ УВЕЛИЧЕНИЕ ПЛАТЫ ПРОИСХОДИТ ЧЕРЕЗ УВЕЛИЧЕНИЕ ЧЛЕНСКИХ ВЗНОСОВ, ТО ИЗМЕНЕНИЙ В ДОГОВОР В ЭТОМ СЛУЧАЕ НЕ ВНОСИТСЯ, Т.К. ЭТИ ОТНОШЕНИЯ ЯВЛЯЮТСЯ ЧЛЕНСКИМИ ОТНОШЕНИЯМИ МЕЖДУ КООПЕРАТИВОМ И ЕГО ЧЛЕНАМИ.

ПОЭТОМУ ОСПОРИТЬ ПЛАТУ ВОЗМОЖНО ТОЛЬКО ЧЕРЕЗ ПРИЗНАНИЕ НЕДЕЙСТВИТЕЛЬНЫМ ПРОТОКОЛА ОБЩЕГО СОБРАНИЯ ПО ЕЕ УВЕЛИЧЕНИЮ.

Статья 181.1 ГК РФ. Основные положения

:

См. комментарии к статье 181.1 ГК РФ

1. Правила, предусмотренные настоящей главой, применяются, если законом или в установленном им порядке не предусмотрено иное.

2. Решение собрания, с которым закон связывает гражданско-правовые последствия, порождает правовые последствия, на которые решение собрания направлено, для всех лиц, имевших право участвовать в данном собрании (участников юридического лица, сособственников, кредиторов при банкротстве и других — участников гражданско-правового сообщества), а также для иных лиц, если это установлено законом или вытекает из существа отношений.

Статья 181. 2. Принятие решения собрания

:

См. комментарии к статье 181.2 ГК РФ

1. Решение собрания считается принятым, если за него проголосовало большинство участников собрания и при этом в собрании участвовало не менее пятидесяти процентов от общего числа участников соответствующего гражданско-правового сообщества.

Решение собрания может приниматься посредством заочного голосования.

2. При наличии в повестке дня собрания нескольких вопросов по каждому из них принимается самостоятельное решение, если иное не установлено единогласно участниками собрания.

3. О принятии решения собрания составляется протокол в письменной форме. Протокол подписывается председательствующим на собрании и секретарем собрания.

4. В протоколе о результатах очного голосования должны быть указаны:

1) дата, время и место проведения собрания;

2) сведения о лицах, принявших участие в собрании;

3) результаты голосования по каждому вопросу повестки дня;

4) сведения о лицах, проводивших подсчет голосов;

5) сведения о лицах, голосовавших против принятия решения собрания и потребовавших внести запись об этом в протокол.

5. В протоколе о результатах заочного голосования должны быть указаны:

1) дата, до которой принимались документы, содержащие сведения о голосовании членов гражданско-правового сообщества;

2) сведения о лицах, принявших участие в голосовании;

3) результаты голосования по каждому вопросу повестки дня;

4) сведения о лицах, проводивших подсчет голосов;

5) сведения о лицах, подписавших протокол.

Статья 181.3. Недействительность решения собрания

:

См. комментарии к статье 181.3 ГК РФ

1. Решение собрания недействительно по основаниям, установленным настоящим Кодексом или иными законами, в силу признания его таковым судом (оспоримое решение) или независимо от такого признания (ничтожное решение).

Недействительное решение собрания оспоримо, если из закона не следует, что решение ничтожно.

2. Если решение собрания опубликовано, сообщение о признании судом решения собрания недействительным должно быть опубликовано на основании решения суда в том же издании за счет лица, на которое в соответствии с процессуальным законодательством возлагаются судебные расходы. Если сведения о решении собрания внесены в реестр, сведения о судебном акте, которым решение собрания признано недействительным, также должны быть внесены в соответствующий реестр.

Статья 181.4. Оспоримость решения собрания

:

См. комментарии к статье 181.4 ГК РФ

1. Решение собрания может быть признано судом недействительным при нарушении требований закона, в том числе в случае, если:

1) допущено существенное нарушение порядка созыва, подготовки и проведения собрания, влияющее на волеизъявление участников собрания;

2) у лица, выступавшего от имени участника собрания, отсутствовали полномочия;

3) допущено нарушение равенства прав участников собрания при его проведении;

4) допущено существенное нарушение правил составления протокола, в том числе правила о письменной форме протокола (пункт 3 статьи 181.2).

2. Решение собрания не может быть признано судом недействительным по основаниям, связанным с нарушением порядка принятия решения, если оно подтверждено решением последующего собрания, принятым в установленном порядке до вынесения решения суда.

3. Решение собрания вправе оспорить в суде участник соответствующего гражданско-правового сообщества, не принимавший участия в собрании или голосовавший против принятия оспариваемого решения.

Участник собрания, голосовавший за принятие решения или воздержавшийся от голосования, вправе оспорить в суде решение собрания в случаях, если его волеизъявление при голосовании было нарушено.

4. Решение собрания не может быть признано судом недействительным, если голосование лица, права которого затрагиваются оспариваемым решением, не могло повлиять на его принятие и решение собрания не влечет существенные неблагоприятные последствия для этого лица.

5. Решение собрания может быть оспорено в суде в течение шести месяцев со дня, когда лицо, права которого нарушены принятием решения, узнало или должно было узнать об этом, но не позднее чем в течение двух лет со дня, когда сведения о принятом решении стали общедоступными для участников соответствующего гражданско-правового сообщества.

6. Лицо, оспаривающее решение собрания, должно уведомить в письменной форме заблаговременно участников соответствующего гражданско-правового сообщества о намерении обратиться с таким иском в суд и предоставить им иную информацию, имеющую отношение к делу. Участники соответствующего гражданско-правового сообщества, не присоединившиеся в порядке, установленном процессуальным законодательством, к такому иску, в том числе имеющие иные основания для оспаривания данного решения, в последующем не вправе обращаться в суд с требованиями об оспаривании данного решения, если только суд не признает причины этого обращения уважительными.

7. Оспоримое решение собрания, признанное судом недействительным, недействительно с момента его принятия.

Статья 181.5. Ничтожность решения собрания

Если иное не предусмотрено законом, решение собрания ничтожно в случае, если оно:

1) принято по вопросу, не включенному в повестку дня, за исключением случая, если в собрании приняли участие все участники соответствующего гражданско-правового сообщества;

2) принято при отсутствии необходимого кворума;

3) принято по вопросу, не относящемуся к компетенции собрания;

4) противоречит основам правопорядка или нравственности.

Нетто-премия в страховании (net premium)

Часть страхового взноса, используемая для покрытия страховых платежей по конкретному виду страхования за определенный временной промежуток, называется нетто-премией. Ее величина находится в непосредственной зависимости от развития риска. Параметр может соответствовать рисковой премии при планомерном развитии опасностей.

Для чего используется и на что влияет?

Часть страховой премии предназначается для компенсационных выплат, целью которых является покрытие ущерба. Ее величина определяется параметром нетто-премии, являющейся составляющим элементом брутто-премии. Формирование нетто-премии осуществляется по риску и страховой надбавке. Определение величины по риску производится при помощи актуарных расчетов, учитывающих раздел страховой математики. Для идентификации значения используются сведения о причиненном ущербе за прошлый период.

Параметр соответствует произведению частоты наступления страхового случая за выделенный период и средней величины нанесенного ущерба. При его определении в расчет включаются причиненные страхователю убытки, полученные в результате обстоятельств, отнесенных к категории страхового случая за весь выделенный временной период, подлежащий анализу. Частота ущерба рассчитывается частным числом общего количества ущерба в наблюдаемом их множестве и числом входящих в него наблюдаемых единиц. Средний размер ущерба определяется частным его общей суммы и числа случаев ущерба. Все параметры учитываются за выделенный временной промежуток, интерпретируемый как наблюдаемый.

Из каких элементов состоит?

Страховой взнос определяет среднюю величину нетто-премии, что обуславливает положительные и отрицательные отклонения параметра. Для его компенсации в размер рисковой премии включается гарантийная надбавка, применяемая для стабилизации показателя. Его структура формируется в соответствии с видом страхования и его предметом. В имущественном и личном страховом продукте, она состоит из разных составляющих элементов. Нетто-премия имущественного страхования определяется рисковой премией и стабилизационной надбавкой. Для личного страхования характерен актуарный расчет, в котором учитывается рисковая премия и накопительный взнос. В некоторых ситуациях учитывается гарантирующая надбавка.

Как производятся расчетные операции?

Нетто-премия актуальна для страховых операций, предметом которых являются имущество, здоровье и жизнь человека. Она соответствует разнице общей суммы страховой премии и агентского или брокерского вознаграждения. Премия необходима для обеспечения страховой защиты от возможного ущерба. В нее не включается та ее часть, расходование которой предназначено для покрытия прочих расходов. В страховании жизни параметр интерпретируется разницей первоначальной страховой премии и суммы выплаченных страхователю дивидендов в случае, если выгодополучателем они были использованы на оплату премиальных платежей по полису страхования жизни. Ожидаемая величина нетто-премии определяется по формуле:

НП = СС х НС / 100, где:

  • НП — нетто-премия;
  • СС — страховая сумма;
  • НС — нетто-ставка.

Нетто-ставка представлена процентом, отображающим вероятность убытка. Параметр рассчитывается соотношением причиненного ущерба к совокупной страховой сумме застрахованных объектов. Величина ущерба определяется частным общей суммы ущерба и числом зафиксированных подобных случаев. Все значения учитываются за наблюдаемый период.

Для повышения надежности защиты по решению страховщика, в расчете может быть учтена рисковая надбавка. Она не может быть меньше величины стандартного отклонения параметра убыточности, примененного к страховой сумме. Учет значения в расчетах увеличивает вероятность того, что собранных денег в ракурсе страховой премии будет достаточно для произведения компенсационных выплат за понесенный страхователем ущерб в результате наступления страхового случая. Расчет нового значения премии будет выглядеть суммой базовой нетто-премии и страховой надбавки.

Параметр рисковой надбавки необходимо учитывать в расчетах при выявлении определенных закономерностей факта ущерба, нанесенного застрахованному объекту в результате случайных событий в прошлом периоде. На основании статистической информации можно заранее спрогнозировать убыточность. Анализируя параметры, следует не допустить диагностических ошибок, заключающихся в обработке сведений не в полном объеме, а также недостоверностей прогноза, выраженных в невозможности повторения прошлого в будущем периоде. Во избежание недостоверностей и завышения суммы платежа, применяется среднестатистическое значение величины, определяемое по нескольким временным эпизодам.

Заключение

Таким образом, ожидаемую величину нетто-премии можно определить, зная размер страховой суммы и значение нетто-ставки. При этом нетто-ставка является процентом, отражающим вероятность убытка (ущерба). Эта вероятность рассчитывается на основе соотношения ущерба к совокупной страховой сумме застрахованных объектов. Чистая же нетто-премия определяется в ходе актуарных расчетов, для которых необходимо знание статистических данных за прошлые периоды, в том числе частоту наступления страховых случаев и средний ущерб от них.

Рейтинг: 0/5 (0 голосов)

Порядок регистрации некоммерческого партнерства: помощь адвоката

   В современном мире существуют различные формы хозяйственных обществ. Среди них открытое акционерное общество, а также общество с ограниченной ответственностью. В настоящем материале поговорим о некоммерческом партнерстве.

ВНИМАНИЕ: регистрация некоммерческого партнерства с нами: профессионально, выгодно и в срок.

Порядок регистрации некоммерческого партнерства

   Некоммерческое партнерство (НП) – это вид некоммерческих организаций, учредителями которых могут являться как юридические, так и физические лица, созданных для сотрудничества учредителей в плане совмещения ресурсного потенциала и взаимопомощи. Таким образом, для создания некоммерческого партнерства следует сформировать общее с другими учредителями решение, которое и послужит начальной точкой деятельности хозяйственного общества. До регистрации проанализируйте и иные формы организации деятельности, так вполне возможно, что Вам необходима государственная регистрация общественной организации, а не партнерства.

   После принятия решения о создании некоммерческого партнерства нужно произвести ряд операций, среди которых – организация собрания по поводу рассмотрения центральных вопросов создания новой структуры, а также утверждение устава некоммерческого партнерства. Наши юристы, занятые в процедуре регистрация фирм, помогут Вам все сделать правильно и кротчайшие сроки.

   Важно отметить, что для организации рассматриваемой структуры обязательна регистрация в плане юридического лица. Однако следует помнить, что категорически исключается существование учредителя в лице одного человека. Минимальное количество участников приравнивается к двум. Что касается максимального числа учредителей, то в данном случае закон не ставит рамок, то есть какие-либо ограничения отсутствуют.

   После возникновения идеи о создании структуры, у участников возникает вопрос: «Как зарегистрировать некоммерческое партнерство?». Он достаточно непростой, но если как следует разобраться и четко определить тот ряд операций, который предусмотрен для организации данного хозяйственного общества, ничего сложного нет. Регистрация некоммерческого партнерства начинается с подачи определенных документов в налоговые органы по месту, где предполагается деятельность создаваемого партнерства.

ВНИМАНИЕ: порядок регистрации фирмы имеет нюансы, ошибки приводят к денежным потерям — смотрите видео с советами адвоката и подпишитесь на канал YouTube, чтобы получить бесплатную консультацию в комментариях к ролику в режиме Онлайн.

Документы для регистрации некоммерческого партнерства

  1. Решение участников о создании данного типа хозяйственного общества. Решение участников по поводу регистрации юридического лица (имеет место оформление в виде протокола).
  2. Заявление о государственной регистрации (подписи заявителя заверяются нотариально).
  3. Устав будущей организации.
  4. Договор учредителей (если такой присутствует).
  5. Государственная пошлина.
  6. Доверенность, если документы подает не заявитель.
  7. Гарантийное письмо относительно адреса нахождения будущего некоммерческого партнерства.

   Что касается начального имущества общества, то его формирование происходит за счет взносов самих учредителей, добровольных пожертвований, а позднее – за счет выручки от реализации, если таковая имеет место быть (ведь многие некоммерческие организации так и не начинают заниматься предпринимательской деятельностью).

Адвокат по регистрации некоммерческого партнерства в Екатеринбурге

   Мы поможем Вам в процедуре регистрации, а также ответим на все интересующие вопросы относительно правильности построения структуры управления, документооборота, иных нюансов, которые сопровождают фирму после ее государственной регистрации.

   Наше адвокатское бюро не только помогает в регистрации некоммерческого партнерства, но и может осуществить процедуру восстановления утерянных учредительных документов, внесение изменений в сведения ЕГРЮЛ уже существующему юридическому лицу, провести регистрацию ООО и организации иной формы собственности.

Наш юрист по регистрации и ликвидации организаций:

С нами ликвидация некоммерческой организации в срок

Про регистрацию филиалов и представительств в РФ

Автор статьи: © адвокат, управляющий партнер АБ «Кацайлиди и партнеры» А.В. Кацайлиди

Оставьте заявку на бесплатную консультацию юриста прямо сейчас

numpy.where (): элементы процесса в зависимости от условий

Используя numpy.where () , элементы массива NumPy ndarray , удовлетворяющие условиям, могут быть заменены или выполнены указанной обработкой.

Этот пост описывает следующее содержание.

  • Обзор нп. Где ()
  • Несколько условий
  • Заменить элементы, удовлетворяющие условию
  • Обработать элементы, удовлетворяющие условию
  • Получить индексы элементов, удовлетворяющих условию

Если вы хотите извлечь или удалить элементы, строки и столбцы, удовлетворяющие условиям, см. Следующий пост.

Обзор np.where ()

numpy.where (condition [, x, y])
Возвращает элементы либо из x, либо из y, в зависимости от условия.
Если задано только условие, верните condition.nonzero ().
numpy.where — Руководство NumPy v1.14

np.where () — это функция, которая возвращает ndarray , что составляет x , если условие равно True и y , если False . x , y и . Условие должно транслироваться в одну и ту же форму.

Если x и y опущены, возвращается индекс . Об этом будет рассказано позже.

  импортировать numpy как np

a = np.arange (9) .reshape ((3, 3))
печать (а)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]

print (np.where (a <4, -1, 100))
# [[-1 -1 -1]
# [-1 100 100]
# [100 100 100]]
  

Значение bool ndarray может быть получено условным выражением, включающим ndarray , без использования np.где () .

  отпечаток (a <4)
# [[True True True]
# [Верно Неверно]
# [False False False]]
  

Несколько условий

Если каждое условное выражение заключено в (), и и или | , обработка применяется к нескольким условиям.

  print (np. Где ((a> 2) & (a <6), -1, 100))
# [[100 100 100]
# [-1 -1 -1]
# [100 100 100]]

print (np.where ((a> 2) & (a <6) | (a == 7), -1, 100))
# [[100 100 100]
# [-1 -1 -1]
# [100–1 100]]
  

Даже в случае нескольких условий нет необходимости использовать np.где () для получения значения bool ndarray .

  печать ((a> 2) & (a <6))
# [[Ложь Ложь Ложь]
# [True True True]
# [False False False]]

print ((a> 2) & (a <6) | (a == 7))
# [[Ложь Ложь Ложь]
# [True True True]
# [False True False]]
  

Заменить элементы, удовлетворяющие условию

Также можно заменять элементы произвольным значением только тогда, когда условие выполняется или только когда условие не выполняется.

Если передать исходное значение ndarray в x и y , исходное значение будет использовано как есть.

  отпечаток (нп. Где (a <4, -1, a))
# [[-1 -1 -1]
# [-1 4 5]
# [6 7 8]]

print (np.where (a <4, a, 100))
# [[0 1 2]
# [3 100 100]
# [100 100 100]]
  

Обратите внимание, что np.where () возвращает новый ndarray , а исходный ndarray не изменяется.

  a_org = np.arange (9) .reshape ((3, 3))
печать (a_org)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]

a_new = np.where (a_org <4, -1, a_org)
печать (a_new)
# [[-1 -1 -1]
# [-1 4 5]
# [6 7 8]]

печать (a_org)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]
  

Если хотите обновить исходный ndarray сам, то можете написать:

  a_org [a_org <4] = -1
печать (a_org)
# [[-1 -1 -1]
# [-1 4 5]
# [6 7 8]]
  

Обработать элементы, удовлетворяющие условию

Вместо исходного ndarray можно также указать результат операции (вычисления) как x , y .

  отпечаток (нп. Где (a <4, a * 10, a))
# [[0 10 20]
# [30 4 5]
# [6 7 8]]
  

Получить индексы элементов, удовлетворяющих условию

Если x и y опущены, возвращаются индексы элементов, удовлетворяющих условию.

Возвращается кортеж массива индексов (номер строки, номер столбца), удовлетворяющий условию для каждого измерения (строка, столбец).

  отпечаток (нп. Где (а <4))
# (массив ([0, 0, 0, 1]), массив ([0, 1, 2, 0]))

print (введите (np.где (a <4)))
# <класс 'кортеж'>
  

В данном случае это означает, что элементы [0, 0] , [0, 1] , [0, 2] и [1, 0] удовлетворяют условию.

Также можно получить список каждой координаты, используя list () , zip () и * следующим образом.

  печать (список (zip (* np.where (a <4))))
# [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0)]
  

То же самое применимо к многомерным массивам из трех или более измерений.

  a_3d = np.arange (24) .reshape (2, 3, 4)
печать (a_3d)
# [[[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]
# [8 9 10 11]]
#
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]

print (np.where (a_3d <5))
# (массив ([0, 0, 0, 0, 0]), массив ([0, 0, 0, 0, 1]), массив ([0, 1, 2, 3, 0]))

print (list (zip (* np.where (a_3d <5))))
# [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 0, 2), (0, 0, 3), (0, 1, 0)]
  

То же самое относится к одномерным массивам. Обратите внимание, что при использовании list () , zip () и * каждый элемент в результирующем списке представляет собой кортеж с одним элементом.

numpy.where () - Объяснение на примерах - thispointer.com

В этой статье мы обсудим, как np.where () работает в Python, с помощью различных примеров, таких как,

  • Использование numpy.where () с одним условием
  • Использование numpy.where () с несколькими условиями
  • Используйте np.where () для выбора индексов элементов, удовлетворяющих нескольким условиям
  • Использование numpy.where () без выражения условия

Модуль

Python Numpy предоставляет функцию для выбора элементов двух разных последовательностей на основе условий в другом массиве Numpy i.е.

Синтаксис np.where ()

 numpy.where (условие [, x, y]) 

Аргумент:

  • условие: условное выражение, которое возвращает массив Numpy с bool
  • x, y: массивы (необязательно, т.е. либо оба переданы, либо не переданы)
    • Если x и y передаются в np.where (), то он возвращает элементы, выбранные из x и y на основе условия в исходном массиве в зависимости от значений в массиве bool, полученных в результате условия.

Возврат:

  • Если параметры x и y переданы, он возвращает новый массив numpy, выбирая элементы из x и y на основе результата применения условия к исходному массиву numpy.
  • Если аргументы x и y не переданы и передан только аргумент условия, тогда он возвращает индексы элементов, которые имеют значение True в массиве bool numpy. Если исходный массив является многомерным, он возвращает кортеж массивов (по одному для каждой оси).

Разберемся на некоторых примерах

Использование numpy.where () с одним условием

Предположим, у нас есть массив numpy и два списка одинакового размера,

 arr = np.array ([11, 12, 13, 14])

high_values ​​= [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
low_values ​​= [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]
 

Теперь мы хотим преобразовать этот массив Numpy arr в другой массив того же размера, где он будет содержать значения из списков high_values ​​ и low_values ​​ .Например, если значение в arr больше 12, то замените его соответствующим значением из high_values, то есть «High» . Принимая во внимание, что если значение в arr меньше 12, то замените его соответствующим значением в low_values, то есть «Low» . Итак, наш новый массив numpy должен быть таким:

 ["Низкий" Низкий "Высокий" Высокий "] 

Мы можем сделать это с помощью циклов и условий for, но np.where () предназначен только для такого рода сценариев. Итак, давайте использовать np.где () для этого,

 # Создаем массив Numpy из списка
arr = np.array ([11, 12, 13, 14])

high_values ​​= [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
low_values ​​= [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]

# numpy where () с аргументом условия
результат = np.where (arr> 12,
                  [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»],
                  [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»])

print (результат) 

Выход:

 ["Низкий" Низкий "Высокий" Высокий "] 

Здесь мы преобразовали numpy arr в другой массив, выбрав значения из двух разных списков на основе условия исходного массива numpy arr.Например, сначала для первых двух значений в условии arr было оценено значение False, потому что они были меньше 12, поэтому он выбрал элементы из 2-го списка, то есть low_values. Принимая во внимание, что сначала следующие два значения в условии arr оцениваются как True, потому что они были больше 12, поэтому он выбрал элементы из первого списка, то есть high_values.

Разберемся поподробнее, как это работало,

Мы передали три аргумента в np.where (). Первый аргумент - это условие для массива numpy arr, который был преобразован в массив bool i.е.

 arr> 12 ==> [Ложь Ложь Истина] 

Затем numpy.where () повторяется по массиву bool, и для каждого True он дает соответствующий элемент из списка 1, т.е. high_values, и для каждого False он дает соответствующий элемент из 2-го списка, то есть low_values, т.е.

 [False False True True] ==> [«Низкий», «Низкий», «Высокий», «Высокий»]
 

Итак, вот как мы можем использовать np.where () для обработки содержимого массива numpy и создания нового массива на основе условия исходного массива.

Использование numpy.where () с несколькими условиями

В предыдущем примере мы использовали одно условие в np.where (), но мы также можем использовать несколько условий внутри numpy.where (). Например,

 # Создать массив numpy из списка
arr = np.array ([11, 12, 14, 15, 16, 17])

# передать только выражение условия
результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16),
                  ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A'],
                  ['B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'])

печать (результат)
 

Выход:

 ['B' 'B' 'A' 'A' 'B' 'B'] 

Здесь мы выполнили несколько условий для массива arr, и он вернул массив типа bool.Затем numpy.where () выполняет итерацию по массиву bool, и для каждого True он возвращает соответствующий элемент из первого списка, а для каждого False он дает соответствующий элемент из 2-го списка. Затем создает новый массив по значениям, выбранным из обоих списков, на основе результата нескольких условий в массиве numpy arr, то есть

  • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает True, - это 14 и 15, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list1.
  • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает False, - это 11, 12, 16 и 17, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list2.

Пример 2:

Во всем приведенном выше примере списки, которые мы передали, имели одинаковые значения, но эти списки могут содержать и другие значения, например,

 # Создать массив numpy из списка
arr = np.array ([11, 12, 14, 15, 16, 17])

# передать только выражение условия
результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16),
                  ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                  [1, 2, 3, 4, 5, 6])
 

Выход:

 ["1" 2 "C" D "5" 6 "] 

Он возвратил новый массив значений, выбранных из обоих списков на основе результата нескольких условий в массиве numpy arr i.е.

  • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает True, - это 14 и 15, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list1.
  • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает False, - это 11, 12, 16 и 17, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list2.

Используйте np.where () для выбора индексов элементов, удовлетворяющих нескольким условиям

Предположим, у нас есть новый массив numpy,

 arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17]) 

Теперь мы хотим найти индексы элементов в этом массиве, которые удовлетворяют нашему заданному условию i.е. Элемент должен быть больше 12, но меньше 16. Для этого мы можем использовать np.where (), передав только аргумент условия, т.е.

 # Создать массив numpy из списка
arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17])

# передать только выражение условия
результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16))

print (результат) 

Выход:

 (массив ([2, 3, 4, 7, 10, 11], dtype = int64),) 

Он возвратил кортеж, содержащий массив индексов, где условие оценивается как True в исходном массиве arr.

Как это работало?

В этом случае выражение условия вычисляется в виде массива bool numpy, который в конечном итоге передается в numpy.where (). Затем where () вернул кортеж массивов, то есть по одному для каждого измерения. Поскольку наш массив был только одномерным, он содержал только элемент, то есть новый массив, содержащий индексы элементов, для которых значение было True в массиве bool, то есть индексы элементов из исходного массива arr, где значение находится между 12 и 16.

Использование np.где () без условного выражения

Во всех предыдущих примерах мы передали выражение условия в качестве первого аргумента, который будет вычислен как массив типа bool. Но вместо этого мы также можем передать массив bool,

 result = np.where ([True, False, False],
                  [1, 2, 4],
                  [7, 8, 9])
print (результат) 

Выход:

 [1 8 9] 

numpy.where () выполняет итерацию по массиву bool, и для каждого True он возвращает соответствующий элемент из первого списка, а для каждого False он возвращает соответствующий элемент из второго списка.

Итак, в основном он возвращает массив элементов из первого списка, где условие истинно, и элементов из второго списка в другом месте.

Важные моменты о np.where ()

  • Мы можем передать все 3 аргумента или только один аргумент условия. В случае numpy.where () не может быть двух аргументов.
  • Первый массив будет логическим массивом, который функция where () получит, вычислив выражение условия.
  • Если мы передаем все 3 аргумента в numpy.где(). Тогда все 3 массива numpy должны быть одинаковой длины, иначе это вызовет следующую ошибку:
    • ValueError: операнды не могут транслироваться вместе с формами

Дальнейшее обучение:

Найдите индекс значения в массиве Numpy с помощью numpy.where ()

Вывод:

В этой статье мы обсудили работу np.where () и то, как мы можем использовать его для создания нового массива numpy на основе условий другого массива.

Найдите индекс значения в массиве Numpy с помощью numpy.where () - thispointer.com

В этой статье мы обсудим, как найти индекс значения в массиве Numpy (как 1D, так и 2D) с помощью numpy.where ().

Давайте создадим массив Numpy из списка чисел, например

 import numpy as np

# Создаем массив numpy из списка чисел
arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17])
 

Теперь давайте посмотрим, как искать элементы в этом массиве Numpy.

Найти индекс значения в 1D массиве Numpy

В приведенном выше массиве numpy элемент со значением 15 встречается в разных местах, давайте найдем все его индексы, то есть

 # Получим индекс элементов со значением 15
результат = np.where (arr == 15)

print ('Возвращенный кортеж массивов:', результат)
print («Элементы со значением 15 существуют по следующим индексам», результат [0], sep = '\ n') 

Вывод:
 Кортеж возвращенных массивов: (array ([4, 7, 11], dtype = int32),)
Элементы со значением 15 существуют по следующим индексам
[4 7 11] 

result - это кортеж массивов (по одному для каждой оси), содержащих индексы, где значение 15 существует в массиве arr i.е.
 (массив ([4, 7, 11], dtype = int32),) 

Поскольку наш массив arr представляет собой плоский одномерный массив, поэтому возвращаемый кортеж будет содержать только один массив индексов и содержимое возвращенного массива result [0] are,
 [4 7 11] 

Получите первый индекс элемента со значением 15,
 результат [0] [0] 

Как это работало?

numpy.where () принимает условие и 2 дополнительных массива, например

 numpy.where (condition [, x, y])
 

Если указан только аргумент условия, он возвращает индексы элементов, которые имеют значение ИСТИНА в массиве bool numpy, возвращаемом условием.Например, следующее условие:
 boolArr = (arr == 15) 

возвращает массив bool numpy boolArr , содержащий TRUE каждого элемента, равного 15, для других элементов он содержит False, т.е.
 [False False False False True False False True False False True False False] 

Теперь, если вы передадите этот массив bool numpy в numpy.where ()
 result = numpy.where (boolArr) 

Затем он вернет кортеж массивов (по одному для каждой оси), содержащий индексы, где значение было TRUE в данном массиве bool numpy i.е.
 [4 7 11] 

Если элемент не найден в массиве numpy

Если данный элемент не существует в массиве numpy, то возвращаемый массив индексов будет пустым, т.е.

 # Если данный элемент не существует в массиве, он вернет пустой массив
результат = np.where (arr == 111)

print ('Возвращен пустой массив:', результат)
print ("значение 111 существует по следующим индексам", результат [0], sep = '\ n')

 

Вывод:
 Возвращен пустой массив: (array ([], dtype = int32),)
значение 111 существует по следующим индексам
[]
 

Найти индекс значения в массиве 2D Numpy | Матрица

Давайте создадим двумерный массив numpy i.е.

 # Создать массив 2D Numpy из списка списков
arr = np.array ([[11, 12, 13],
                [14, 15, 16],
                [17, 15, 11],
                [12, 14, 15]]) 

Содержимое массива 2D numpy:
 [[11 12 13]
 [14 15 16]
 [17 15 11]
 [12 14 15]] 

Давайте найдем индексы элемента со значением 15 в этом двумерном массиве numpy, т.е.
 # Получим индекс элементов со значением 15
результат = np.where (arr == 15)

print ('Возвращенный кортеж массивов:', результат) 

Вывод:
 Кортеж возвращенных массивов: (array ([1, 2, 3], dtype = int32), array ([1, 1, 2], dtype = int32)) 

Он возвращает кортеж массивов, по одному для каждого измерения.Как и в нашем случае, это двухмерный массив, поэтому numpy.where () вернет кортеж из двух массивов.

Теперь возвращенный массив 1 представляет индексы строки , где найдено это значение, т.е.

 [1, 2, 3] 

Принимая во внимание, что массив 2 представляет индексы столбца , где находится это значение, то есть
 [1, 1, 2] 

Длина обоих массивов будет одинаковой. Итак, чтобы получить список точных координат, мы можем заархивировать эти массивы, т.е.
 # заархивируйте 2 массива, чтобы получить точные координаты
listOfCoordinates = list (zip (результат [0], результат [1]))
 

Теперь давайте переберем список координат и напечатаем их, например,
 # переберем список координат
для шнура в listOfCoordinates:
    печать (шнур)
 

Координаты массива 2d Numpy, в котором существует элемент со значением, т.е.
 (1, 1)
(2, 1)
(3, 2) 

Получить индексы элементов на основе нескольких условий

When также может передавать несколько условий в numpy.где().
Например, получить индексы элементов со значением меньше 16 и больше 12, т.е.

 # Создать массив numpy из списка чисел
arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17])

# Получаем индекс элементов со значением меньше 16 и больше 12
результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16))
print («Элементы со значением меньше 16 и больше 12 существуют по следующим индексам», результат, sep = '\ n')
 

Выход:
 Элементы со значением меньше 16 и больше 12 существуют по следующим индексам
(массив ([2, 3, 4, 7, 10, 11], dtype = int32),)
 

Получить первый индекс элемента в массиве numpy

 результат = np.где (arr == 15)
если len (результат)> 0 и len (результат [0])> 0:
    print ('Первый индекс элемента со значением 15 равен', результат [0] [0]) 

Выход
 Первый индекс элемента со значением 15 равен 4 

Полный пример выглядит следующим образом:
 import numpy as np


def main ():
    print ("*** Найти индекс элемента в 1D Numpy Array ***")

    # Создаем массив numpy из списка чисел
    arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17])

    # Получаем индекс элементов со значением 15
    результат = нп.где (arr == 15)

    print ('Возвращенный кортеж массивов:', результат)
    print («Элементы со значением 15 существуют по следующим индексам», результат [0], sep = '\ n')
    print ('Первый индекс элемента со значением 15:', результат [0] [0])

    # Если данный элемент не существует в массиве, он вернет пустой массив
    результат = np.where (arr == 111)
    print ('Возвращен пустой массив:', результат)
    print ("значение 111 существует по следующим индексам", результат [0], sep = '\ n')

    print ("*** Найти индекс элемента в 2D-массиве Numpy ***")

    # Создать массив 2D Numpy из списка списков
    arr = np.массив ([[11, 12, 13],
                    [14, 15, 16],
                    [17, 15, 11],
                    [12, 14, 15]])

    print ('Содержимое 2D-массива Numpy', arr, sep = '\ n')

    # Получаем индекс элементов со значением 17
    результат = np.where (arr == 15)

    print ('Возвращенный кортеж массивов:', результат)

    print ('Список координат, в которых элемент со значением 15 существует в данном 2D-массиве:')
    # заархивируйте 2 массива, чтобы получить точные координаты
    listOfCoordinates = list (zip (результат [0], результат [1]))
    # перебираем список координат
    для шнура в listOfCoordinates:
        печать (шнур)

    print ("*** Получить индекс элемента на основе нескольких условий Numpy Array ***")

    # Создаем массив numpy из списка чисел
    arr = np.массив ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17])

    # Получаем индекс элементов со значением меньше 16 и больше 12
    результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16))
    print («Элементы со значением меньше 16 и больше 12 существуют по следующим индексам», результат, sep = '\ n')

    print ("*** Получить первый индекс элемента в массиве Numpy ***")

    результат = np.where (arr == 15)
    если len (результат)> 0 и len (результат [0])> 0:
        print ('Первый индекс элемента со значением 15 равен', результат [0] [0])


если __name__ == '__main__':
    основной()

 

Вывод:
 *** Найдите индекс элемента в 1D Numpy Array ***
Возвращенный кортеж массивов: (array ([4, 7, 11], dtype = int32),)
Элементы со значением 15 существуют по следующим индексам
[4 7 11]
Первый индекс элемента со значением 15: 4
Возвращен пустой массив: (array ([], dtype = int32),)
значение 111 существует по следующим индексам
[]
*** Найдите индекс элемента в 2D Numpy Array ***
Содержимое 2D-массива Numpy
[[11 12 13]
 [14 15 16]
 [17 15 11]
 [12 14 15]]
Возвращенный кортеж массивов: (array ([1, 2, 3], dtype = int32), array ([1, 1, 2], dtype = int32))
Список координат, в которых существует элемент со значением 15 в данном 2D-массиве:
(1, 1)
(2, 1)
(3, 2)
*** Получить индекс элемента на основе нескольких условий Numpy Array ***
Элементы со значением меньше 16 и больше 12 существуют по следующим индексам
(массив ([2, 3, 4, 7, 10, 11], dtype = int32),)
*** Получить первый индекс элемента в массиве Numpy ***
Первый индекс элемента со значением 15 равен 4
 

Numpy Where - подробные примеры

Numpy where () функция возвращает элементы либо из x, либо из y объектов array_like, в зависимости от условия.

Синтаксис функции where ():

numpy.where (condition [, x, y])

Если условие истинно, выбирается x. Если условие ложно, выбирается y. Если задано только условие, верните condition.nonzero ().

Параметры
condition: array_like, bool
Если True, вывести x, иначе вывести y.
x, y: array_like, необязательно
Значения, из которых можно выбрать.x, y и условие должны транслироваться в некоторую форму.
Возвращает
out: ndarray или кортеж из ndarrays
Если указаны оба x и y, выходной массив содержит элементы x, где условие истинно, и элементы из yelsewhere.

Если задано только условие, вернуть кортеж condition.nonzero (), индексы, в которых условие истинно.

Numpy Where - Примеры

Numpy Where с условием и двумя переменными array_like

В этом примере мы демонстрируем два случая: когда условие истинно и когда условие ложно.

>>> a = np.random.randint (1,10,8) .reshape (2,4)

>>> b = np.random.randint (1,10,8 ) .reshape (2,4)

>>> массив

([[6, 8, 8, 8],

[1, 3, 9, 2]])

>>> b

массив ([[9, 7, 6, 8],

[7, 8, 2, 7]])

>>> np.where (4 <5, a + 2, b + 2)

массив ([[8, 10, 10, 10],

[3, 5, 11, 4]])

>>> np.где (4> 5, a + 2, b + 2)

массив ([[11, 9, 8, 10],

[9, 10, 4, 9]])

>>>

В первом случае np., Где (4 <5, a + 2, b + 2) , условие истинно, следовательно, a + 2 получается на выходе.

В первом случае np., где (4> 5, a + 2, b + 2) , условие ложно, следовательно, b + 2 выводится.

Теперь мы рассмотрим несколько примеров, в которых предоставляется только условие.Эти сценарии могут быть полезны, когда мы хотим узнать индексы или количество мест в массиве, где выполняется условие.

Numpy Where с двумерным массивом

Теперь давайте посмотрим, что возвращает функция numpy.where (), когда мы применяем условие к двумерному массиву.

В этом примере мы создадим случайный целочисленный массив из 8 элементов и изменим его форму на форму (2,4), чтобы получить двумерный массив. Затем мы вызовем функцию where () с условием a% 2 == 0, другими словами, где число четное.

>>> a = np.random.randint (1,10,8) .reshape (2,4)

>>> массив

([[9, 8, 1, 4],

[9, 1, 5, 4]])

>>> w = np.where (a% 2 == 0)

>>> w

(array ([0, 0, 1], dtype = int32), array ([1, 3, 3], dtype = int32))

>>>

Результатом также является двумерный массив. Первый массив представляет индексы в первом измерении, а второй массив представляет индексы во втором измерении.

Например,% 2 == 0 для 8, 4, 4 и их индексы: (0,1), (0,3), (1,3). Теперь, если мы разделим эти индексы на основе измерения, мы получим [0, 0, 1], [1, 3, 3], что, конечно же, является нашим значением, возвращаемым из numpy.where ().

Numpy Где с несколькими условиями передано

Теперь давайте посмотрим, что возвращает функция numpy.where (), когда мы предоставляем массив с несколькими условиями в качестве аргумента.

В этом примере мы создадим два случайных целочисленных массива a и b с 8 элементами каждый и изменим их форму на форму (2,4), чтобы получить двумерный массив.Затем вызовем функцию where () с условием a> 10 и b <5 .

>>> a = np.random.randint (1,10,8) .reshape (2,4)

>>> b = np.random.randint (1,10,8 ) .reshape (2,4)

>>> массив

([[6, 8, 8, 8],

[1, 3, 9, 2]])

>>> b

массив ([[9, 7, 6, 8],

[7, 8, 2, 7]])

>>> np.где ([a> 10, b <8])

(массив ([1, 1, 1, 1, 1], dtype = int32), array ([0, 0, 1, 1, 1], dtype = int32), array ([1, 2, 0, 2, 3], dtype = int32))

Давайте проанализируем вывод. Поскольку мы предоставили два условия, а для первого условия нет результата, возвращенный список массивов представляет результат для второго массива.

(array ([1, 1, 1, 1, 1], dtype = int32) означает, что все результаты относятся ко второму условию.индекс 1 средняя секунда.

array ([0, 0, 1, 1, 1], dtype = int32) представляет индексы первого измерения.

array ([1, 2, 0, 2, 3], dtype = int32) представляет индексы второго измерения.

Numpy Where функция с одномерным массивом

>>> import numpy as np

>>> a = np.random.randint (1,10,8)

>>> a

массив ([6, 2, 9, 1, 8, 4, 6, 4])

>>> w = np.где (a> 5)

>>> w

(array ([0, 2, 4, 6], dtype = int32),)

>>>

numpy. Функция where () возвращает массив с индексами, в которых выполняется указанное условие. Данное условие: a> 5 . Итак, результат функции numpy.where () содержит индексы, в которых это условие выполняется. Так как a = [6, 2, 9, 1, 8, 4, 6, 4] , индексы, где a> 5 , равны 0,2,4,6 .

numpy.where () ориентирован на двумерные массивы. Итак, возвращаемое значение имеет непустой массив, за которым ничего не следует (после запятой): (array ([0, 2, 4, 6], dtype = int32),) . Вы получите больше ясности по этому поводу, когда мы рассмотрим функцию where для двумерных массивов.

Вы можете сохранить этот результат в переменной и обращаться к элементам с помощью индекса.

>>> w [0] [3]

6

>>> w [0] [1]

2

Как использовать Python numpy.where () Method

В Python мы можем использовать функцию numpy.where () для выбора элементов из массива numpy на основе условия.

Не только это, но мы можем выполнять некоторые операции с этими элементами, если условие выполняется.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать эту функцию, на некоторых наглядных примерах!


Синтаксис Python numpy.where ()

Эта функция принимает массив типа numpy (например, массив целых / логических значений NumPy).

Он возвращает новый массив numpy после фильтрации на основе условия , который представляет собой массив логических значений, подобный numpy.

Например, условие может принимать значение массива ([[True, True, True]] ), который является логическим массивом типа numpy. (По умолчанию NumPy поддерживает только числовые значения, но мы также можем привести их к bool )

Например, если , условие - это массив ([[True, True, False]]) , а наш массив равен a = ndarray ([[1, 2, 3]]) , применив условие к массиву ( a [:, condition] ), мы получим массив ndarray ([[1 2]]) .

импортировать numpy как np

a = np.arange (10)
print (a [a <= 2]) # Будет захватывать только элементы <= 2 и игнорировать другие
 

Выход

массив ([0 1 2])
 

ПРИМЕЧАНИЕ : То же условие условия также может быть представлено как a <= 2 . Это рекомендуемый формат для массива условий, так как очень утомительно писать его как логический массив

Но что, если мы хотим сохранить размерность результата и не потерять элементы из нашего исходного массива? Мы можем использовать numpy.где () для этого.

numpy.where (условие [, x, y])
 

У нас есть еще два параметра x и y . Что это?

По сути, это означает, что если условие выполняется для некоторого элемента в нашем массиве, новый массив будет выбирать элементы из x .

В противном случае, если оно ложно, будут взяты элементы от до .

Таким образом, наш окончательный выходной массив будет массивом с элементами из x , где condition = True , и элементами из y , если condition = False .

Обратите внимание, что хотя x и y являются необязательными, если вы укажете x , вы должны также указать y . Это потому, что , в данном случае , форма выходного массива должна быть такой же, как и входной массив.

ПРИМЕЧАНИЕ : Та же логика применима как для одномерных, так и для многомерных массивов. В обоих случаях мы выполняем фильтрацию по условию. Также помните, что формы x , y и , условие передаются вместе.

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы лучше понять эту функцию.


Использование Python numpy.where ()

Предположим, мы хотим взять только положительные элементы из массива numpy и установить для всех отрицательных элементов значение 0, давайте напишем код, используя numpy.where () .

1. Замените Elements на numpy.where ()

Мы будем использовать здесь двумерный случайный массив и выводить только положительные элементы.

импортировать numpy как np

# Случайная инициализация (2D-массива)
а = нп.random.randn (2, 3)
печать (а)

# b будут все элементы a, если условие выполняется (т.е. только положительные элементы)
# В противном случае установите значение 0
b = np. где (a> 0, a, 0)

печать (б)
 

Возможный выход

[[-1.06455975 0.94589166 -1.94987123]
 [-1.72083344 -0.69813711 1.05448464]]
[[0. 0,94589166 0.]
 [0. 0. 1.05448464]]
 

Как видите, теперь сохранены только положительные элементы!

2. Использование numpy.where () только с условием

Может возникнуть некоторая путаница относительно приведенного выше кода, так как некоторые из вас могут подумать, что более интуитивно понятным способом было бы просто написать условие, подобное этому:

случайный импорт
импортировать numpy как np

а = нп.random.randn (2, 3)
b = np. где (a> 0)
печать (б)
 

Если теперь вы попробуете запустить приведенный выше код, с этим изменением вы получите следующий результат:

(массив ([0, 1]), массив ([2, 1]))
 

Если вы внимательно присмотритесь, b теперь представляет собой кортеж массивов numpy. И в каждом массиве находится положительный элемент. Что это значит?

Всякий раз, когда мы предоставляем просто условие, эта функция фактически эквивалентна np.asarray.nonzero () .

В нашем примере np.asarray (a> 0) вернет логический массив после применения условия, а np.nonzero (arr_like) вернет индексы ненулевых элементов arr_like . (См. Эту ссылку)

Итак, теперь мы рассмотрим более простой пример, который показывает нам, насколько гибкими мы можем быть с numpy!

импортировать numpy как np

a = np.arange (10)

b = np. где (a <5, a, a * 10)

печать (а)
печать (б)
 

Ouptut

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 50 60 70 80 90]
 

Здесь условие: a <5 , что будет массивом типа numpy [True True True True True False False False False] , x - это массив a, а y - это массив a * 10.Итак, мы выбираем из a, только если a <5, и из a * 10, если a> 5.

Итак, это преобразует все элементы> = 5, умножением на 10. Это то, что мы действительно получаем!


Широковещательная передача с помощью numpy.where ()

Если мы предоставим все массивы condition , x и y , numpy будет транслировать их вместе.

импортировать numpy как np

a = np.arange (12) .reshape (3, 4)

b = np.arange (4) .reshape (1, 4)

печать (а)
печать (б)

# Трансляции (a <5, a и b * 10)
# формы (3, 4), (3, 4) и (1, 4)
c = np.где (a <5, a, b * 10)

печать (с)
 

Выход

[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]
 [8 9 10 11]]
[[0 1 2 3]]
[[0 1 2 3]
 [4 10 20 30]
 [0 10 20 30]]
 

Опять же, здесь выход выбирается на основе условия, поэтому все элементы, но здесь b транслируются в форму a . (Одно из его измерений имеет только один элемент, поэтому во время трансляции ошибок не будет)

Итак, b теперь станет [[0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3]] , и теперь мы можем выбирать элементы даже из этого транслируемого массива.

Таким образом, форма вывода такая же, как у и .


Заключение

В этой статье мы узнали, как мы можем использовать функцию Python numpy.where () для выбора массивов на основе другого массива условий.


Ссылки


numpy.where () в Python с примерами

Функция

numpy.where () в Python возвращает индексы элементов во входном массиве, когда данное условие выполнено.

Базовый синтаксис

Ниже приводится основной синтаксис функции np.where ():

numpy.where (условие [, x, y])

А параметры:

Параметр Описание
состояние Когда условие истинно, возвращается x, иначе y. Где x, y - значения, из которых можно выбрать x и y

Возвращаемое значение

Если заданы как x, так и y, тогда, если условие выполняется, оно вернет элементы x, в противном случае элементы y.

Пример

Ниже приведены примеры функции numpy.where ().

Пример 1:

 # Программа Python, иллюстрирующая функцию where ()
  
импортировать numpy как np
  
# массив элементов.
items = np.array ([[0, 10, 20], [30, 40, 50]])

# массив элементов печати
печать (элементы)
  
# теперь выводим элементы элементов больше 20
print ('Все индексы элементов> 20')
  
result = np.where (элементы> 20)
печать (результат)
  
print ("Все элементы> 20")
печать (элементы [результат])

 

Результат должен быть:

[[0 10 20]
[30 40 50]]
Все индексы элементов> 20
(массив ([1, 1, 1]), массив ([0, 1, 2]))
Все элементы, которые > 20
[30 40 50]

Пример 2:

 # Программа Python, иллюстрирующая функцию where ()
  
импортировать numpy как np
  
# массив элементов.items = np.arange (4,10) .reshape (2,3)

# массив элементов печати
печать (элементы)
  
# теперь выводим элементы элементов больше 20
print ('Все индексы элементов <7')
  
result = np.
	    

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Back to top