第一種用法數組
np.where(conditions,x,y)app
if (condituons成立):dom
數組變xide
else:函數
數組變yspa
import numpy as np ''' x = np.random.randn(4,4) print(np.where(x>0,2,-2)) #試試效果 xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5]) zarr = np.array([True,False,True,True,False]) result = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,zarr)] print(result) #where()函數處理就至關於上面那種方案 result = np.where(zarr,xarr,yarr) print(result) ''' #發現個有趣的東西 # #處理2組數組 # #True and True = 0 # #True and False = 1 # #False and True = 2 # #False and False = 3 cond2 = np.array([True,False,True,False]) cond1 = np.array([True,True,False,False]) #第一種處理 太長太醜 result = [] for i in range(4): if (cond1[i] & cond2[i]): result.append(0); elif (cond1[i]): result.append(1); elif (cond2[i]): result.append(2); else : result.append(3); print(result) #第二種 直接where() 很快很方便 result = np.where(cond1 & cond2,0,np.where(cond1,1,np.where(cond2,2,3))) print(result) #第三種 更簡便(好像這跟where()函數半毛錢的關係都沒有 result = 1*(cond1 & -cond2)+2*(cond2 & -cond1)+3*(-(cond1 | cond2)) (沒想到還能夠這麼表達吧) print(result)
第二種用法code
where(conditions) blog
至關於給出數組的下標ip
x = np.arange(16) print(x[np.where(x>5)]) #輸出:(array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64),) x = np.arange(16).reshape(-1,4) print(np.where(x>5)) #(array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64)) #注意這裏是座標是前面的一維的座標,後面是二維的座標
ix = np.array([[False, False, False], [ True, True, False], [False, True, False]], dtype=bool) print(np.where(ix)) #輸出:(array([1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 1], dtype=int64))