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



numpy.where() 有两种用法:

1. np.where(condition, x, y)

满足条件(condition),输出x,不满足输出y。



如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]

>>> aa = np.arange(10)
>>> np.where(aa,1,-1)
array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False,所以第一个输出-1
>>> np.where(aa > 5,1,-1)
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.where([[True,False], [True,True]], # 官网上的例子
[[1,2], [3,4]],
[[9,8], [7,6]])
array([[1, 8],
[3, 4]])

上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]],分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选,因为条件为True,所以是选1。第二个值从[2,8]中选,因为条件为False,所以选8,后面以此类推。类似的问题可以再看个例子:

>>> a = 10
>>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]],
[["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]],
[["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]]) array([['chosen', 'chosen'],
['chosen', 'chosen']], dtype='<U10')

2. np.where(condition)

只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出,通常原数组有多少维,输出的tuple中就包含几个数组,分别对应符合条件元素的各维坐标。

>>> a = np.array([2,4,6,8,10])
>>> np.where(a > 5) # 返回索引
(array([2, 3, 4]),)
>>> a[np.where(a > 5)] # 等价于 a[a>5]
array([ 6, 8, 10]) >>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))

上面这个例子条件中[[0,1],[1,0]]的真值为两个1,各自的第一维坐标为[0,1],第二维坐标为[1,0]



下面看个复杂点的例子:

>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>> a
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]], [[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26]]]) >>> np.where(a > 5)
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]),
array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]),
array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])) # 符合条件的元素为
[ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]], [[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26]]]

所以np.where会输出每个元素的对应的坐标,因为原数组有三维,所以tuple中有三个数组。



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