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[, 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

 
>>> 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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