Python numpy where用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.where 的用法。

用法:

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

返回从中选择的元素x或者y根据健康)状况.

注意

只有当健康)状况提供，这个函数是一个简写np.asarray(condition).nonzero().使用numpy.nonzero直接应该是首选，因为它对子类表现正确。本文档的其余部分仅涵盖提供所有三个参数的情况。

参数：

condition： 数组，布尔

如果为 True，则产生 x，否则产生 y。

x, y： array_like

可供选择的值。 x、y 和条件需要可广播到某种形状。

返回：

out： ndarray

一个数组，其中条件为 True 的 x 中的元素和其他地方的 y 中的元素。

注意：

如果所有数组都是一维数组，where 等价于：

[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 和条件的形状一起广播：

>>> 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]])