numpy.where() 用法详解

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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巴特西

numpy.where() 用法详解

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

2. np.where(condition)

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