where()的用法

首先强调一下,where()函数对于不同的输入,返回的只是不同的。

1当数组是一维数组时,返回的值是一维的索引,所以只有一组索引数组

2当数组是二维数组时,满足条件的数组值返回的是值的位置索引,因此会有两组索引数组来表示值的位置

例如

  1. >>>b=np.arange(10)
  2. >>>b
  3. array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
  4. >>>np.where(b>5)
  5. (array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),)
  6.  
  7. >>>a=np.reshape(np.arange(20),(4,5))
  8. >>>a
  9. array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
  10. [ 5, 6, 7, 8, 9],
  11. [10, 11, 12, 13, 14],
  12. [15, 16, 17, 18, 19]])
  13. >>>np.where(a>10)
  14. (array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64),
  15. array([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))

对numpy标准库里的解释做一个介绍:

numpy.where(condition[, xy])

基于条件condition,返回值来自x或者y.

如果.

参数:

condition : 数组,bool值

When True, yield x, otherwise yield y.

x, y : array_like, 可选

x与y的shape要相同,当condition中的值是true时返回x对应位置的值,false是返回y的

返回值:

out : ndarray or tuple of ndarrays

①如果参数有condition,x和y,它们三个参数的shape是相同的。那么,当condition中的值是true时返回x对应位置的值,false是返回y的。

②如果参数只有condition的话,返回值是condition中元素值为true的位置索引,切是以元组形式返回,元组的元素是ndarray数组,表示位置的索引

 
  1. >>> np.where([[True, False], [True, True]],
  2. ... [[1, 2], [3, 4]],
  3. ... [[9, 8], [7, 6]])
  4. array([[1, 8],
  5. [3, 4]])
  6. >>>
  7. >>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
  8. (array([0, 1]), array([1, 0]))
  9. >>>
  10. >>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
  11. >>> np.where( x > 5 )
  12. (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2]))
  13. >>> x[np.where( x > 3.0 )] # Note: result is 1D.
  14. array([ 4., 5., 6., 7., 8.])
  15. >>> np.where(x < 5, x, -1) # Note: broadcasting.
  16. array([[ 0., 1., 2.],
  17. [ 3., 4., -1.],
  18. [-1., -1., -1.]])
  19. Find the indices of elements of x that are in goodvalues.
  20.  
  21. >>>
  22. >>> goodvalues = [3, 4, 7]
  23. >>> ix = np.in1d(x.ravel(), goodvalues).reshape(x.shape)
  24. >>> ix
  25. array([[False, False, False],
  26. [ True, True, False],
  27. [False, True, False]], dtype=bool)
  28. >>> np.where(ix)
  29. (array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))

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