numpy.where#

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

根据condition返回从x或y中选择的元素。

注意

当只有condition时，此函数是np.asarray(condition).nonzero()的简写。应该优先使用nonzero，因为它对子类表现正确。本文档的其余部分仅涵盖提供所有三个参数的情况。

参数：
conditionarray_like, bool

为 True 时，产生x，否则产生y。

x, yarray_like

从中选择的数值。x、y和condition需要广播到某种形状。

返回：
outndarray

一个数组，其中包含在condition为 True 的位置的x元素，以及其他位置的y元素。

另请参阅

choose
nonzero

省略 x 和 y 时调用的函数

注意

如果所有数组都是一维的，where 等效于

[xv if c else yv
 for c, xv, yv in zip(condition, x, y)]

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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