where()的用法
首先強調一下,where()函數對于不同的輸入,返回的只是不同的。
1當數組是一維數組時,返回的值是一維的索引,所以只有一組索引數組
2當數組是二維數組時,滿足條件的數組值返回的是值的位置索引,因此會有兩組索引數組來表示值的位置
例如
>>>b=np.arange(10)>>>barray([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))
對numpy標準庫里的解釋做一個介紹:
numpy.where(condition[, x, y])
基于條件condition,返回值來自x或者y.
如果.
| 參數: | condition : 數組,bool值 When True, yield x, otherwise yield y. x, y : array_like, 可選 x與y的shape要相同,當condition中的值是true時返回x對應位置的值,false是返回y的 |
|---|---|
| 返回值: | out : ndarray or tuple of ndarrays ①如果參數有condition,x和y,它們三個參數的shape是相同的。那么,當condition中的值是true時返回x對應位置的值,false是返回y的。 ②如果參數只有condition的話,返回值是condition中元素值為true的位置索引,切是以元組形式返回,元組的元素是ndarray數組,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]))
兩種方法的示例代碼
第一種用法
np.where(conditions,x,y)
if (condituons成立):
數組變x
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