Python中的numpy.where()实例

NumPy模块提供了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(), 然后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()的缩写。尽管应直接首选非零值, 因为它对于子类的行为正确。
句法:

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

参数:
这些是numpy.where()函数中的以下参数:
条件:array_like, 布尔
【Python中的numpy.where()实例】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 npa=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。
  • 我们已经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。
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 npa=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:广播x, y和条件
import numpy as npx, 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:广播特定值
x=np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 5], [0, 4, 8]])y=np.where(x< 4, x, -2)y

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

    推荐阅读