python numpy.where()函数的用法 |
您所在的位置：网站首页 › point为什么用where › python numpy.where()函数的用法 |
|
numpy.where(condition[,x,y]) 返回元素，可以是x或y，具体取决于条件(condition) 如果只给出条件，则返回condition.nonzero()。 对于不同的输入，where返回的值是不同的。 参数：ccondition：array_llike，bool 如果为True，则产生x，否则产生y。 x，y：array_like，可选 要从中选择的值。x，y和条件需要可以播放到某种形状。返回值：out：ndarray或ndarray元组 如果同时指定了x和y，则输出数组包含x的元素，其中condition为True，其他元素来自y。如果只给出条件，则返回元组condition.nanzero()，条件为True的索引。
Example： 当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组 a = np.arange(8) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) np.where(a>4) (array([5, 6, 7], dtype=int64),)当数组是二维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置，返回的第一个array表示行坐标，第二个array表示纵坐标，两者一一对应 b = np.arange(4*5).reshape(4,5) b array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) np.where(b>14) (array([3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))当条件(condition)为多维数组时，根据条件中为True则选择x中相应的数值，为False选择y中相应的数值 np.where([[False, True], [False, True]], [[5, 3], [7, 9]], [[2, 6], [1, 8]]) array([[2, 3],[1, 9]])第一个元素中的第一个值为False，所以选择y中的2，第二个值为True，选择x中3，第二个元素中的第一个值为False，所以选择y中的1，第二个值为True，选择x中9. 当参数中只给出条件时，则返回非零元素的索引： np.where([[0, 1], [1, 1]]) (array([0, 1, 1], dtype=int64), array([1, 0, 1], dtype=int64)) x = np.arange(12.).reshape(4, 3) x array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [ 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11.]]) np.where(x>7) (array([2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 0, 1, 2], dtype=int64)) x[np.where( x > 6.0 )] array([ 7., 8., 9., 10., 11.]) np.where(x < 8, x, np.nan) array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [ 6., 7., nan], [ nan, nan, nan]])根据找到的元素的索引找到元素的具体位置 x = np.arange(12.).reshape(4, 3) x array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [ 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11.]]) positions = [2,6,10] ins = np.isin(x,positions) ins array([[False, False, True], [False, False, False], [ True, False, False], [False, True, False]], dtype=bool) np.where(ins) (array([0, 2, 3], dtype=int64), array([2, 0, 1], dtype=int64))
|
今日新闻 |
推荐新闻 |
| CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |