Python中where()函数的用法,pythonwhere,where()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

 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[,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

When True, yieldx, otherwise yieldy.

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)>>> ixarray([[False, False, False],       [ True,  True, False],       [False,  True, False]], dtype=bool)>>> np.where(ix)(array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))

Python中where()函数的用法

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