Numpy之where的用法

最新推荐文章于 2025-05-30 17:30:29 发布
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分类专栏： python Numpy教程 文章标签： numpy 多条件 where
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/79687044
本文详细介绍了Numpy中的where函数用法。在使用where函数时，当提供两个参数时，它会在满足条件的位置返回第一个参数的值，否则返回第二个参数的值。例如，可以利用它将数组中的负值设为0。当不指定返回值时，where会返回满足条件的索引。此外，文章还探讨了如何进行多条件查询，如使用&或|操作符，并强调在多条件查询时必须将条件放在括号内。

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1、numpy.where的返回结果

numpy.where调用方式为numpy.where(condition,1,2)

满足条件的位置上返回结果1，不满足的位置上返回结果2

 例如通过where()函数将a数组中负值设为0，正值不变

如果没有指定返回结果，只有查找条件则返回满足条件的位置。返回的结果是一个元组（tuple），包含两个数组，第一个数组纪录的是行，第二个数组纪录的是列。

可以使用zip函数将返回的位置组成一个个坐标对，方便调用。zip函数直接返回的是一个对象，可以用过for循环遍历出里面的元素，也可以使用list直接列出所有坐标对元素。

2、numpy.where多条件查询

与： numpy.where((con1)*(con2))或者用&

或：numpy.where((con1)|(con2)) &nbs

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【Python语言基础】——Python NumPy 数组搜索
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有一个名为 searchsorted() 的方法，该方法在数组中执行二进制搜索，并返回将在其中插入指定值以维持搜索顺序的索引。返回值是一个数组：[1 2 3] 包含三个索引，其中将在原始数组中插入 2、4、6 以维持顺序。默认情况下，返回最左边的索引，但是我们可以给定 side=‘right’，以返回最右边的索引。该方法从左侧开始搜索，并返回第一个索引，其中数字 7 不再大于下一个值。该方法从右边开始搜索，并返回第一个索引，其中数字 7 不再小于下一个值。要搜索多个值，请使用拥有指定值的数组。
Numpy的where函数用法详解
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Numpy的where函数用法详解Numpy是Python中常用的科学计算库之一，提供了丰富的功能和灵活的操作方法。其中，where函数是Numpy中一个非常实用的函数，用于根据指定条件在数组中进行元素的选择和替换。本文将详细介绍Numpy的where函数的用法，并提供相应的源代码示例。
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NumPy 魔法：掌握 np.where() 的两种神奇用法
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简单来说，np.where()是 NumPy 中用于条件选择和元素定位的核心函数。三元条件替换：根据条件选择不同值索引定位：查找满足条件的元素位置让我们通过实例来探索这两种用法！
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1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 例子1： 如果b小于5，那么就取b，如果不是，那么就取b*10 import numpy as np b=np.arange(10) c=np.where(b<5,b,b*10) print(c) 结果： F:\开发工具\pythonProject\tools\venv\Scripts\python.exe F:/开发工具/pythonProject/...
numpy - np.where
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https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html numpy.where(condition,x,y) 对于条件condition，满足则返回x，不满足返回y。 示例： print(np.where([[True, False], [True, True]],[[1, 2], [3, 4]],[[9...
numpy.where() 用法详解
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Numpy Where() 使用详细介绍
潜洋的专栏
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内容概要：本文档全面介绍了Numpy中的where()函数，从基本的概念到具体的案例实现，如条件判断和数组广播的应用，涵盖了一维到多维数据结构的各种操作技巧。 适合人群：对Python科学计算有兴趣的数据科学家、工程师和技术爱好者，尤其适用于熟悉Numpy基础知识的中级水平开发者。 使用场景及目标：①利用where()函数进行数组筛选与转换，提升数据分析效率；②掌握多条件组合、多维数据处理等高级用法；③学会处理含有NaN值的数据集。
Numpy中where的理解
weixin_45002789的博客
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首先numpy中where有两种用法。 一种是numpy.where(条件，满足条件值，不满足条件值)。 一种是numpy.where(条件)。 第一种：numpy.where(条件，满足条件值，不满足条件值)。 import numpy an_array = np.array([31,55,27,11,4,90,19]) #将下列列表中中大于30的元素替换为0 one_array = numpy.where(an_array > 30, 0, an_array) print(one_array)
numpy 查找元素位置 numpy.where
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numpy相关 # 构造矩阵/向量 a = np.zeros((2,3)) #(一定要两层括号) a = np.random.randn(5,1) np.arange(0, samplePerChannel) #python的二维数据表示要用二层括号来进行表示。 #如：产生一个2×3的全0矩阵，若是zeros(2,3)这种写法就会出现 TypeError: #data type not understood 这种错误； # 正确的写法是 zeros((2,3)) #读写csv np.loadtxt(f
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1.利用np.where()来进行筛选. (1)如下代码是从二维数组中筛选满足大于0的元素所在的索引位置. import numpy as np target=np.array([[1,2,3],[0,2,0],[1,2,3]]) where_res=np.where(target>0) print('-'*20) print(where_res) 执行结果如下: (array([0, 0, 0, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 1, 0, 1, 2]))
【NumPy】深入解析numpy中的find方法
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等函数，我们可以方便地查找满足特定条件的元素的索引，从而进行进一步的操作和分析。通过不断学习和实践，我们可以更好地利用NumPy的功能来处理和分析数据，提高数据处理的效率和质量。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的函数来查找满足条件的元素的索引。这些函数在处理大规模数据集时特别有用，因为它们可以快速地返回满足条件的元素的索引，从而加速数据处理的速度。函数是NumPy中用于查找满足条件的元素的索引的常用方法。
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