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numpy.where() 用法詳解

發(fā)布時(shí)間:2020-09-10 19:22:50 來(lái)源:腳本之家 閱讀:358 作者:massquantity 欄目:開(kāi)發(fā)技術(shù)

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

numpy.where() 有兩種用法:

1. np.where(condition, x, y)

滿足條件(condition),輸出x,不滿足輸出y。

如果是一維數(shù)組,相當(dāng)于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]

>>> aa = np.arange(10)
>>> np.where(aa,1,-1)
array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0為False,所以第一個(gè)輸出-1
>>> np.where(aa > 5,1,-1)
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])

>>> np.where([[True,False], [True,True]],  # 官網(wǎng)上的例子
       [[1,2], [3,4]],
       [[9,8], [7,6]])
array([[1, 8],
    [3, 4]])

上面這個(gè)例子的條件為[[True,False], [True,False]],分別對(duì)應(yīng)最后輸出結(jié)果的四個(gè)值。第一個(gè)值從[1,9]中選,因?yàn)闂l件為True,所以是選1。第二個(gè)值從[2,8]中選,因?yàn)闂l件為False,所以選8,后面以此類推。類似的問(wèn)題可以再看個(gè)例子:

>>> 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)

只有條件 (condition),沒(méi)有x和y,則輸出滿足條件 (即非0) 元素的坐標(biāo) (等價(jià)于numpy.nonzero)。這里的坐標(biāo)以tuple的形式給出,通常原數(shù)組有多少維,輸出的tuple中就包含幾個(gè)數(shù)組,分別對(duì)應(yīng)符合條件元素的各維坐標(biāo)。

>>> 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)]       # 等價(jià)于 a[a>5]
array([ 6, 8, 10])

>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))

上面這個(gè)例子條件中[[0,1],[1,0]]的真值為兩個(gè)1,各自的第一維坐標(biāo)為[0,1],第二維坐標(biāo)為[1,0] 。

下面看個(gè)復(fù)雜點(diǎn)的例子:

>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>> a
array([[[ 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]))


# 符合條件的元素為
    [ 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會(huì)輸出每個(gè)元素的對(duì)應(yīng)的坐標(biāo),因?yàn)樵瓟?shù)組有三維,所以tuple中有三個(gè)數(shù)組。

1、numpy.where的返回結(jié)果

numpy.where調(diào)用方式為numpy.where(condition,1,2)

滿足條件的位置上返回結(jié)果1,不滿足的位置上返回結(jié)果2

 例如通過(guò)where()函數(shù)將a數(shù)組中負(fù)值設(shè)為0,正值不變

numpy.where() 用法詳解

如果沒(méi)有指定返回結(jié)果,只有查找條件則返回滿足條件的位置。返回的結(jié)果是一個(gè)元組(tuple),包含兩個(gè)數(shù)組,第一個(gè)數(shù)組紀(jì)錄的是行,第二個(gè)數(shù)組紀(jì)錄的是列。

numpy.where() 用法詳解

可以使用zip函數(shù)將返回的位置組成一個(gè)個(gè)坐標(biāo)對(duì),方便調(diào)用。zip函數(shù)直接返回的是一個(gè)對(duì)象,可以用過(guò)for循環(huán)遍歷出里面的元素,也可以使用list直接列出所有坐標(biāo)對(duì)元素。

numpy.where() 用法詳解

 2、numpy.where多條件查詢

與: numpy.where((con1)*(con2))或者用&

或:numpy.where((con1)|(con2))  (重點(diǎn):多條件查詢時(shí)條件一定要用括號(hào)!一定要用括號(hào)!一定要用括號(hào)!)

numpy.where() 用法詳解

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持億速云。

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