Python Numpy.where() 函数
Sohaib Atiq
2023年1月30日
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numpy.where()语法 -
示例代码：
numpy.where(), 没有[x, y]输入 -
示例代码：
numpy.where()与 1-D 数组的关系 -
示例代码：
numpy.where()与二维数组的关系 -
示例代码：
numpy.where()有多个条件
numpy.where() 函数在没有给出 x、y 的情况下，生成符合输入条件的数组索引；或者根据给定的条件从 x 或 y 中生成数组元素。
numpy.where() 语法
numpy.where(condition, [x, y])
参数
condition |
array_like, True 或 False 如果条件是 True，则输出包含 x 的元素，否则，输出包含 y 的元素 |
x,y |
返回值产生的数组 可以同时传递 (x, y) 或不传递 |
返回值
它返回一个数组。如果条件为 True，结果包含 x 元素，如果条件为 False，结果包含 y 元素。
如果没有给定 x, y，则返回数组的索引。
示例代码：numpy.where(), 没有 [x, y] 输入
import numpy as np
m = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
n = np.where(m > 3)
print(n)
输出：
(array([3, 4], dtype=int64),)
它返回 m 的索引，其中元素大于 3 - a > 3。
如果你需要的是元素而不是索引。
示例代码：numpy.where() 与 1-D 数组的关系
import numpy as np
m = np.where([True, False, True], [1,2,3], [4, 5, 6])
print(m)
输出：
[1 5 3]
当条件是一个 1-D 数组时，Numpy.where() 函数对条件数组进行迭代，如果条件元素是 True，则从 x 中选择元素，如果条件元素是 False，则从 y 中选择元素。
示例代码：numpy.where() 与二维数组的关系
import numpy as np
x = np.array([[10, 20, 30], [3, 50, 5]])
y = np.array([[70, 80, 90], [100, 110, 120]])
condition = np.where(x > 20, x, y)
print("Input array :")
print(x)
print(y)
print("Output array with condition applied:")
print(condition)
输出：
Input array :
[[10 20 30]
[ 3 50 5]]
[[ 70 80 90]
[100 110 120]]
Output array with condition applied:
[[ 70 80 30]
[100 50 120]]
它将 x>20 的条件应用于 x 的所有元素，如果是 True，则输出 x 的元素，如果是 False，则输出 y 的元素。
我们做一个简化的例子来说明它的工作原理。
import numpy as np
m = np.where(
[[True, False, True], [False, True, False]],
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]],
)
print(m)
输出：
[[ 1 8 3]
[10 5 12]]
示例代码：numpy.where() 有多个条件
我们也可以在 numpy.where() 函数中应用两个或多个条件。
import numpy as np
m = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
n = np.where((m > 1) & (m < 5), m, 0)
print(n)
输出：
[0 2 3 4 0]
它应用 m > 1 和 m < 5 这两个多重条件，如果元素满足这两个条件，则返回元素。
多重条件之间的逻辑不限于 AND(&)，也接受 OR(|)。
import numpy as np
m = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
n = np.where((m < 2) | (m > 4), m, 0)
print(n)
输出：
[1 0 0 0 5]