numpy.where

麻木的。其中（条件， [ x， y， ] /）

根据条件返回从x或y中选择的元素。

笔记

当仅提供条件时，此函数是 的简写 np.asarray(condition).nonzero()。直接使用nonzero应该是首选，因为它对于子类的行为是正确的。本文档的其余部分仅涵盖提供所有三个参数的情况。

参数：

条件类似数组，布尔

如果为 True，则产生x，否则产生y。

x, y类似数组

从中进行选择的值。x、y和条件需要可广播为某种形状。

返回：

输出数组

一个数组，其中元素来自条件为True 的x，元素来自其他位置的y。

也可以看看

choose

nonzero

当省略 x 和 y 时调用的函数

笔记

如果所有数组都是一维，where则相当于：

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

例子

>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.where(a < 5, a, 10*a)
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 50, 60, 70, 80, 90])

这也可以用于多维数组：

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

x、y 的形状和条件一起广播：

>>> x, y = np.ogrid[:3, :4]
>>> np.where(x < y, x, 10 + y)  # both x and 10+y are broadcast
array([[10,  0,  0,  0],
       [10, 11,  1,  1],
       [10, 11, 12,  2]])

>>> a = np.array([[0, 1, 2],
...               [0, 2, 4],
...               [0, 3, 6]])
>>> np.where(a < 4, a, -1)  # -1 is broadcast
array([[ 0,  1,  2],
       [ 0,  2, -1],
       [ 0,  3, -1]])