【numpy】numpy.where的使用

安安爸Chris

已于 2022-09-14 15:37:50 修改

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分类专栏： pytorch 文章标签： numpy python 机器学习

于 2022-09-14 13:01:09 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mimiduck/article/details/126850419

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本文详细介绍了NumPy库中的where函数，包括不同参数的用法。1. 输入条件表达式，返回非零元素的下标；2. 仅输入数组时，1D数组返回下标，2D数组返回二维下标；3. 输入三个1D参数，用指定值替换满足条件的元素；4. 输入两个2D参数，根据True/False选取对应值。where函数在数据分析和处理中起到关键作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

官方api介绍

在这里插入图片描述

几种用法

1. 仅输入condition

import numpy as np

a = np.array([0,5,4,1,9,7])
b = np.where(a>5)
print(b)

结果如下
在这里插入图片描述

它的结果是非0元素在原数组中的下标

2. 仅输入数组

1D数组

在官方note中，已经注明，如果是仅仅输入condition;那么它的作用等同于
np.asarray(condition).nonzero()

如：

b = np.where([0,0,0,1,1,1,0,0,0])
print(b)

输出为：
在这里插入图片描述

2D数组

如果是2D，则返回为一个tuple，第一个值表示2D数组0维度的下标，第二个值表示2D数组1维度的下标

i = np.array([[False, False],
              [False, True],
              [True, True]])

print(np.where(i))

在这里插入图片描述

3. 三参数输入，并且每个参数都是1D

它等同于
[xv if c else yv for c, xv, yv in zip(condition, x, y)]

如下面例子

import numpy as np

a = np.arange(9)
b = np.where(a<5, a, 0)
print(b)

在这里插入图片描述

4. 三参数输入，并且每个参数是2D

如果是2D，则标识对应的元素从对应的True、False数组中获取

例如，

b = np.where([[True, False], [True, True]],
         [[1, 2], [3, 4]],
         [[9, 8], [7, 6]])
print(b)

结果如下，
在这里插入图片描述
解释一下
2D数组
[True, False], [True, True]
2行2列来标识：
[ True, False
True, True]
它标识结果中的True从第二个参数数组中获取，False从第三个参数数组中获取。

总结

1个参数输出的是下标；3个参数输出的是对应的数值