numpy.where (condition[, x, y])
1. np.where(condition, x, y)
满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。
如果是一维数组，相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]
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>>> aa = np.arange(10)>>> np.where(aa,1,-1)array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False，所以第一个输出-1>>> np.where(aa > 5,1,-1)array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])>>> np.where([[True,False], [True,True]], # 官网上的例子 [[1,2], [3,4]], [[9,8], [7,6]])array([[1, 8], [3, 4]]) |
上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]]，分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选，因为条件为True，所以是选1。第二个值从[2,8]中选，因为条件为False，所以选8，后面以此类推。类似的问题可以再看个例子：
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>>> a = 10>>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]], [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]], [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]])array([['chosen', 'chosen'], ['chosen', 'chosen']], dtype='<U10') |
2. np.where(condition)
只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含几个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。
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>>> a = np.array([2,4,6,8,10])>>> np.where(a > 5) # 返回索引(array([2, 3, 4]),) >>> a[np.where(a > 5)] # 等价于 a[a>5]array([ 6, 8, 10])>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])(array([0, 1]), array([1, 0])) |
上面这个例子条件中[[0,1],[1,0]]的真值为两个1，各自的第一维坐标为[0,1]，第二维坐标为[1,0] 。
下面看个复杂点的例子：
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>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)>>> aarray([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]])>>> np.where(a > 5)(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]))# 符合条件的元素为 [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]] |
所以np.where会输出每个元素的对应的坐标，因为原数组有三维，所以tuple中有三个数组。
1、numpy.where的返回结果
numpy.where调用方式为numpy.where(condition,1,2)
满足条件的位置上返回结果1，不满足的位置上返回结果2
例如通过where()函数将a数组中负值设为0，正值不变
如果没有指定返回结果，只有查找条件则返回满足条件的位置。返回的结果是一个元组（tuple），包含两个数组，第一个数组纪录的是行，第二个数组纪录的是列。
可以使用zip函数将返回的位置组成一个个坐标对，方便调用。zip函数直接返回的是一个对象，可以用过for循环遍历出里面的元素，也可以使用list直接列出所有坐标对元素。
2、numpy.where多条件查询
与： numpy.where((con1)*(con2))或者用&
或：numpy.where((con1)|(con2)) (重点：多条件查询时条件一定要用括号！一定要用括号！一定要用括号！)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8908859.html
