numpy where 用法及代码示例
Lincoln 用法：
numpy.where(condition[, x, y])
根据条件从x或y中选择返回元素。
注意
仅提供条件时，此功能是np.asarray(condition).nonzero()。使用nonzero应该首选直接使用，因为它对于子类的行为正确。本文档的其余部分仅涉及提供所有三个参数的情况。
| – | 描述 |
|---|---|
| 参数 | condition： ： array_like, bool
如果为True，则输出x，否则为y。 从中选择的值。 x，y和条件必须广播到某种形状。 |
| 返回值 | out： ： ndarray
一个数组，其中x的元素的条件为True，其他位置的y元素。 |
注意：
如果所有的数组都是一维的where等效于：
[xv if c else yv
for c, xv, yv in zip(condition, x, y)]
例子：
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.where(a < 5, a, 10*a)
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 80, 90])
这也可以用于多维数组：
>>> np.where([[True, False], [True, True]],
... [[1, 2], [3, 4]],
... [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
[3, 4]])
x，y的形状和条件一起广播：
>>> x, y = np.ogrid[:3, :4]
>>> np.where(x < y, x, 10 + y) # both x and 10+y are broadcast
array([[10, 0, 0, 0],
[10, 11, 1, 1],
[10, 11, 12, 2]])
>>> a = np.array([[0, 1, 2],
... [0, 2, 4],
... [0, 3, 6]])
>>> np.where(a < 4, a, -1) # -1 is broadcast
array([[ 0, 1, 2],
[ 0, 2, -1],
[ 0, 3, -1]])
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