np.where说明

原创 已于 2022-03-24 15:20:59 修改 · 544 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #numpy

于 2022-03-23 11:20:30 首次发布
本文详细介绍了Python中NumPy库的where函数，通过多个示例展示了其在条件判断和索引选取方面的应用。在没有指定条件时，where返回非零元素的索引；当设置条件时，它用于有条件地替换数组元素。此外，还解释了二维数组情况下where函数的工作原理，并讨论了返回两个一维数组的情况，以及如何根据这些索引理解元素位置。

引用几个例子

>>> a = np.array([-1, -2, 0, 1, 2])
>>> np.where(a)
(array([0, 1, 3, 4]),)

只有input，后面没有指定条件，返回非0的元素

>>>a = np.arange(10)
>>>a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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1.根据判断条件返回下标 d = np.array([[4,-6,7],[4,-5,6]]) e = np.where(d<0) #return (array([0, 1]), array([1, 1])) 2.根据判断条件返回制定值 a = 10 b = np.where(a > 0, 1.0, 0.0) print(b) #retuen 1.0 ``
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<1> np.where( condition ) 输入只有条件数组condition的话，返回的是满足条件的元素索引。 1）condition为一维数组，返回值out为一个一维数组索引组成的元组； 2）condition为二维数组，返回值out为两个一维数组组成的元组，第一个数组为dim=0（行）的索引，第二个数组为dim=1（列）的索引。 condition数组： condition二维数组可以来自于数据数组的比较得到。 if __name__=="__main__": x = np
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一篇不错的博客：https://blog.csdn.net/island1995/article/details/90200151 我在实践中使用 graph = np.zeros((h, w)) graph[np.where(label == 0)] = 1，对应的操作是在graph上进行的。所以label==0的索引位置变成了1，label ！= 0 的位置还是保持0，不适合我该部分的实...
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np.where(condition,x,y) 多条件时condition，&表示与，|表示或。 同时满足两个条件时，可以用&符号，意思是"与"。 '|‘表示"或者"，可以和’&'联合起来使用。 如a = np.where((0<a)&(a<5), x, y)，当0<a与a<5满足时，返回x的值，当0<a与a<5不满足时，返回y的值。注意x, y必须和a保持相同尺寸。 如a = np.where((0<a)|(a<5), x,
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np.where()详解及代码应用 np.where共两种用法: 第一种np.where(condition, x, y),即condition为条件,当满足条件输出为x,不满足条件则输出y.直接上代码: 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
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