numpy - where()函数

NumPy模块提供了一个numpy.where()函数，用于根据条件选择元素。它返回根据条件从a或b中选择的元素。

例如，如果所有参数-> condition，则将a＆b传入numpy.where()，则它将根据条件产生的布尔数组中的值返回从a＆b中选择的元素。

如果仅提供条件，则此函数是函数np.asarray(condition).nonzero()的简写。尽管应该直接首选非零值，因为它对于子类的行为正确。

语法:

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

参数:

这些是numpy.where()函数中的以下参数:

condition:array_like，boolean

如果此参数设置为True，则产生x，否则产生y。

x，y:array_like:

此参数定义从中选择的值。 x，y和条件需要广播为某种形状。

返回值:

此函数返回条件为True的x元素和其他地方y元素的数组。

示例1:np.where()

import numpy as np
a=np.arange(12)
b=np.where(a<6,a,5*a)
b

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们已经使用np.arange()函数创建了一个数组'a'。
• 我们已经声明了变量'b'并分配了np.where()函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组'a'。
• 最后，我们尝试打印b的值。

在输出中，范围从0到5的值保持与条件相同，其他值已乘以5。

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输出:

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5, 30, 35, 40, 45, 50, 55])

示例2:对于多维数组

import numpy as np
a=np.arange(12)
b=np.where([[True, False], [True, True]],[[1, 2], [3, 4]],[[9, 8], [7, 6]])
b

输出:

array([[1, 8],
       	[3, 4]])

示例3:Broadcasting x，y和condition

import numpy as np
x, y = np.ogrid[:3, :4]
a=np.where(x > y, x, 10 + y)
a

输出:

array([[10, 11, 12, 13],
       	[ 1, 11, 12, 13],
       	[ 2,  2, 12, 13]])

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们使用np.arange()函数创建了一个数组'a'。
• 我们声明了变量'b'并分配了np.where()函数的返回值。
• 我们传递了一个布尔数组作为条件，而x和y作为一个整数数组。
• 最后，我们尝试打印b的值。

在输出中，如果满足条件，则将x值与y值进行比较，然后将其输出x值，否则将输出y值，该值已作为where()函数中的参数传递。

示例4:广播(Broadcasting)特定值

x=np.array([[0,1,2],[0,2,5],[0,4,8]])
y=np.where(x

输出:

array([[ 0,  1,  2],
       [ 0,  2, -2],
       [ 0, -2, -2]])