您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇“Python之np.where()的代碼怎么應用”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結了以下內容,內容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“Python之np.where()的代碼怎么應用”文章吧。
第一種np.where(condition, x, y)
,即condition為條件,當滿足條件輸出為x,不滿足條件則輸出y.直接上代碼:
a = np.arange(10) //array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(np.where(a > 5, 1, -1)) //array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])
上面的挺好理解的,但是官網(wǎng)的例子不是太好理解,如下所示:
np.where([[True,False], [True,True]], [[1,2], [3,4]], [[9,8], [7,6]]) // 輸出 array([[1, 8], [3, 4]])
可以這么理解,第一行的bool值表示條件,它表示是否取值的意思,首先看[True,False],即第一的True值表示第一行取數(shù)值第一行的[1, 2]中的1,而不取下面的9,False表示不取第一行[1, 2]中的2,而取第二行[9, 8]中的8.下面同理得[3, 4].
為了方便理解再舉一個例子:
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')
第一行a>5True,則取第一行的第一個值,a<5取第二行的第二個值,下面也同理.
理解完第一種方法后,再來看np.where第二種方法:
即np.where(condition),只有條件 (condition),沒有x和y,則輸出滿足條件 (即非0) 元素的坐標 (等價于numpy.nonzero)。這里的坐標以tuple的形式給出,通常原數(shù)組有多少維,輸出的tuple中就包含幾個數(shù)組,分別對應符合條件元素的各維坐標。
>>> a = np.array([2,4,6,8,10]) >>> np.where(a > 5) //(array([2, 3, 4]),) 返回索引值 >>> a[np.where(a > 5)] //array([ 6, 8, 10]) 返回元素值,即a[索引]
舉一個代碼例子,也是我遇到的:
a = array([[0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [1., 0.], [0., 1.], [0., 1.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 0.], [0., 1.], [0., 1.], [1., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [0., 1.]]) np.where(a == 1) //(array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, // 17, 18, 19], dtype=int64), // array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1], // dtype=int64))
返回的兩個array數(shù)組分表示第幾行的第幾個值為1,所以結果中的第一個array數(shù)組表示行索引,第二個array數(shù)組表示列索引也就是1的碎銀索引.
1.np.where(condition,x,y) 當where內有三個參數(shù)時,第一個參數(shù)表示條件,當條件成立時where方法返回x,當條件不成立時where返回y
2.np.where(condition) 當where內只有一個參數(shù)時,那個參數(shù)表示條件,當條件成立時,where返回的是每個符合condition條件元素的坐標,返回的是以元組的形式
3.多條件時condition,&表示與,|表示或。如a = np.where((0<a)&(a<5), x, y),當0<a與a<5滿足時,返回x的值,當0<a與a<5不滿足時,返回y的值。注意x, y必須和a保持相同尺寸。
例如:
import numpy as np data = np.array([[0, 2, 0], [3, 1, 2], [0, 4, 0]]) new_data = np.where((data>= 0) & (data<=2), np.ones_like(data), np.zeros_like(data)) print(new_data)
結果:
[[1 1 1]
[0 1 1]
[1 0 1]]
從中可以看出data中每個元素只要滿足data>=0并且data<=2, 滿足就返回np.ones_like(data)對應坐標的值,不滿足就返回np.zeros_like(data)對應坐標的值。當然x , y可以換成其他的值,只要與條件相同尺寸就可以。
以上就是關于“Python之np.where()的代碼怎么應用”這篇文章的內容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內容對大家有幫助,若想了解更多相關的知識內容,請關注億速云行業(yè)資訊頻道。
免責聲明:本站發(fā)布的內容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據(jù),一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。