Python中where()函数的用法
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
- >>>b=np.arange(10)
- >>>b
- array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
- >>>np.where(b>5)
- (array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),)
- >>>a=np.reshape(np.arange(20),(4,5))
- >>>a
- array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
- [ 5, 6, 7, 8, 9],
- [10, 11, 12, 13, 14],
- [15, 16, 17, 18, 19]])
- >>>np.where(a>10)
- (array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64),
- 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[, x, y])
基于条件condition,返回值来自x或者y.
如果.
参数: |
condition : 数组,bool值
x, y : array_like, 可选
|
---|---|
返回值: |
out : ndarray or tuple of ndarrays
|
- >>> np.where([[True, False], [True, True]],
- ... [[1, 2], [3, 4]],
- ... [[9, 8], [7, 6]])
- array([[1, 8],
- [3, 4]])
- >>>
- >>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
- (array([0, 1]), array([1, 0]))
- >>>
- >>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
- >>> np.where( x > 5 )
- (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2]))
- >>> x[np.where( x > 3.0 )] # Note: result is 1D.
- array([ 4., 5., 6., 7., 8.])
- >>> np.where(x < 5, x, -1) # Note: broadcasting.
- array([[ 0., 1., 2.],
- [ 3., 4., -1.],
- [-1., -1., -1.]])
- Find the indices of elements of x that are in goodvalues.
- >>>
- >>> goodvalues = [3, 4, 7]
- >>> ix = np.in1d(x.ravel(), goodvalues).reshape(x.shape)
- >>> ix
- array([[False, False, False],
- [ True, True, False],
- [False, True, False]], dtype=bool)
- >>> np.where(ix)
- (array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))
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