numpy.where

numpy.where(condition, [x, y, ]/)

根据 condition 返回从 x 或 y 中选择的元素.

备注

仅提供 condition 时,此函数是 np.asarray(condition).nonzero() 的简写.应优先使用 nonzero ,因为它对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:

conditionarray_like, bool

如果为 True,则产生 x ,否则产生 y .

x, yarray_like

要从中选择的值. x , y 和 condition 需要可广播到某种形状.

返回:

outndarray

一个数组,其中包含来自 x 的元素(如果 condition 为 True),以及来自 y 的其他元素.

参见

choose

nonzero

当 x 和 y 被省略时调用的函数

注释

如果所有数组都是 1-D 的,则 where 等效于:

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

示例

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>>> import numpy as np
>>> 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])

这也可以在多维数组上使用:

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

x,y 和 condition 的形状一起广播:

>>> 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]])

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