Python详细解析之np.where()的代码应用

本篇文章给大家带来了关于Python3的相关知识，numpy里有一个非常神奇的函数叫做np.where()函数,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python np.where()的详解以及代码应用的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细，希望对大家有帮助。

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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,但是官网的例子不是太好理解,如下所示:

np.where([[True,False], [True,True]],   
			 [[1,2], [3,4]],
             [[9,8], [7,6]])
// 输出 array([[1, 8], [3, 4]])

可以这么理解,第一行的bool值表示条件,它表示是否取值的意思,首先看[True,False],即第一的True值表示第一行取数值第一行的[1, 2]中的1,而不取下面的9,False表示不取第一行[1, 2]中的2,而取第二行[9, 8]中的8.下面同理得[3, 4].
为了方便理解再举一个例子:

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([[&#39;chosen&#39;, &#39;chosen&#39;], [&#39;chosen&#39;, &#39;chosen&#39;]], dtype=&#39;<U10&#39;)

第一行a>5True,则取第一行的第一个值,a73f8c74e23676bd2edad553c0d62eb1e=0并且data<=2, 满足就返回np.ones_like(data)对应坐标的值，不满足就返回np.zeros_like(data)对应坐标的值。当然x , y可以换成其他的值，只要与条件相同尺寸就可以。

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