numpy.where (condition[, x, y])
numpy.where() 有兩種用法:html
知足條件(condition),輸出x,不知足輸出y。
若是是一維數組,至關於[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]
python
>>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0爲False,因此第一個輸出-1 >>> np.where(aa > 5,1,-1) array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.where([[True,False], [True,True]], # 官網上的例子 [[1,2], [3,4]], [[9,8], [7,6]]) array([[1, 8], [3, 4]])
上面這個例子的條件爲[[True,False], [True,False]]
,分別對應最後輸出結果的四個值。第一個值從[1,9]
中選,由於條件爲True,因此是選1。第二個值從[2,8]
中選,由於條件爲False,因此選8,後面以此類推。相似的問題能夠再看個例子:數組
>>> 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')
只有條件 (condition),沒有x和y,則輸出知足條件 (即非0) 元素的座標 (等價於numpy.nonzero)。這裏的座標以tuple的形式給出,一般原數組有多少維,輸出的tuple中就包含幾個數組,分別對應符合條件元素的各維座標。code
>>> 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)] # 等價於 a[a>5] array([ 6, 8, 10]) >>> np.where([[0, 1], [1, 0]]) (array([0, 1]), array([1, 0]))
上面這個例子條件中[[0,1],[1,0]]
的真值爲兩個1,各自的第一維座標爲[0,1]
,第二維座標爲[1,0]
。
下面看個複雜點的例子:htm
>>> 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])) # 符合條件的元素爲 [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]]
因此np.where會輸出每一個元素的對應的座標,由於原數組有三維,因此tuple中有三個數組。
/索引