NumPy参考 >例行程序 >Indexing routines > numpy.where
numpy.
where
(条件[,x,y ] )¶根据条件从x或y中选择返回的元素。
注意
仅提供条件时,此功能是的简写
np.asarray(condition).nonzero()
。nonzero
应首选直接使用,因为它对于子类而言行为正确。本文档的其余部分仅涉及提供所有三个参数的情况。
如果为True,则产生x,否则产生y。
从中选择的值。x,y和条件需要广播为某种形状。
一个数组,其中条件为True的元素来自x,其他元素的元素来自y。
笔记
如果所有数组都是一维的,where
则等效于:
[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]])