where()函数的用法


import numpy as np
#np.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。
aa = np.arange(10)
np.where(aa,1,-1)
np.where(aa > 5,1,-1)
np.where([[True,False], [True,True]],[[1,2],[3,4]],[[9,8],[7,6]])
'''
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：
关键在于从列的角度思考
'''
a = 10
np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]],[["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]],[["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]])
#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。
#输出满足条件元素的坐标
a = np.array([2,4,6,8,10])
np.where(a > 5)
a[np.where(a > 5)]
np.where([[0, 1], [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] 。
#关键是竖着看
a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
np.where(a > 5)#最后输出，原数组有三维，所以tuple中有三个数组
#参考网址：https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8908859.html

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