np.where()[0] 和 np.where()[1]的具体使用

2023-07-04 11:24:04 65

本文主要介绍了np.where()[0]和np.where()[1]的具体使用，以及np.where()的具体用法，废话不多说，具体如下：

importnumpyasnp

a=np.arange(12).reshape(3,4)
print('a:',a)
print('np.where(a>5):',np.where(a>5))
print('a[np.where(a>5)]:',a[np.where(a>5)])
print('np.where(a>5)[0]:',np.where(a>5)[0])
print('np.where(a>5)[1]:',np.where(a>5)[1])
print(a[np.where(a>5)[0],np.where(a>5)[1]])

a:[[0123]
[4567]
[891011]]
np.where(a>5):(array([1,1,2,2,2,2]),array([2,3,0,1,2,3]))
a[np.where(a>5)]:[67891011]
np.where(a>5)[0]:[112222]
np.where(a>5)[1]:[230123]
[67891011]

np.where()[0]表示行索引，np.where()[1]表示列索引

numpy.where()有两种用法：

1.np.where(condition,x,y)

满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。

如果是一维数组，相当于[xvifcelseyvfor(c,xv,yv)inzip(condition,x,y)]

>>>aa=np.arange(10)
>>>np.where(aa,1,-1)
array([-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])#0为False，所以第一个输出-1
>>>np.where(aa>5,1,-1)
array([-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1])

>>>np.where([[True,False],[True,True]],#官网上的例子
[[1,2],[3,4]],
[[9,8],[7,6]])
array([[1,8],
[3,4]])

上面这个例子的条件为[[True,False],[True,False]]，分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选，因为条件为True，所以是选1。第二个值从[2,8]中选，因为条件为False，所以选8，后面以此类推。类似的问题可以再看个例子：

>>>a=10
>>>np.where([[a>5,a<5],[a==10,a==7]],
[["chosen","notchosen"],["chosen","notchosen"]],
[["notchosen","chosen"],["notchosen","chosen"]])

array([['chosen','chosen'],
['chosen','chosen']],dtype='
2.np.where(condition)


只有条件(condition)，没有x和y，则输出满足条件(即非0)元素的坐标(等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含几个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。
>>>a=np.array([2,4,6,8,10])
>>>np.where(a>5)#返回索引
(array([2,3,4]),)
>>>a[np.where(a>5)]#等价于a[a>5]
array([6,8,10])

>>>np.where([[0,1],[1,0]])
(array([0,1]),array([1,0]))
上面这个例子条件中[[0,1],[1,0]]的真值为两个1，各自的第一维坐标为[0,1]，第二维坐标为[1,0]。
下面看个复杂点的例子：
>>>a=np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>>a
array([[[0,1,2],
[3,4,5],
[6,7,8]],

[[9,10,11],
[12,13,14],
[15,16,17]],

[[18,19,20],
[21,22,23],
[24,25,26]]])

>>>np.where(a>5)
(array([0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2]),
array([2,2,2,0,0,0,1,1,1,2,2,2,0,0,0,1,1,1,2,2,2]),
array([0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2]))
#符合条件的元素为
[6,7,8]],

[[9,10,11],
[12,13,14],
[15,16,17]],

[[18,19,20],
[21,22,23],
[24,25,26]]]
所以np.where会输出每个元素的对应的坐标，因为原数组有三维，所以tuple中有三个数组。
需要注意的一点是，输入的不能直接是list，需要转为array或者为array才行。比如range(10)和np.arange(10)后者返回的是数组，使用np.where才能达到效果。
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np.where()[0] 和 np.where()[1]的具体使用

numpy.where()有两种用法：

1.np.where(condition,x,y)

2.np.where(condition)

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