numpy.where#
- numpy.where(condition, [x, y, ]/)#
- 根据 condition 从 x 或 y 中返回选定的元素。 - 注意 - 当只提供 condition 时,此函数是 - np.asarray(condition).nonzero()的简写。建议直接使用- nonzero,因为它对子类表现正确。本文档的其余部分仅涵盖提供了所有三个参数的情况。- 参数:
- conditionarray_like, bool
- 当为 True 时,返回 x;否则,返回 y。 
- x, yarray_like
- 从中选择的值。x、y 和 condition 需要能够广播到某个形状。 
 
- 返回:
- outndarray
- 一个数组,其中 condition 为 True 的位置的元素来自 x,其他位置的元素来自 y。 
 
 - 注释 - 如果所有数组都是 1-D 的, - where等价于- [xv if c else yv for c, xv, yv in zip(condition, x, y)] - 示例 - >>> import numpy as np >>> 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 condition 的形状会一起广播 - >>> 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]])