随笔记录（扩展）—

where基本使用

15.1、使用where 按照条件查询出两个字段的值

xarr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])yarr = np.array([-1, -2, -3, -4, -5])cond = np.array([True, False, True, False, False])np.where(cond, xarr, yarr)
Out[174]: array([ 1, -2,  3, -4, -5])

15.2、使用where在原有的array中填充常数

arr = np.random.randn(4, 4)arr
Out[176]:
array([[ 1.2961233 , -2.88646621,  0.93438555, -1.25265235],[ 0.48880916,  0.42995708, -0.64266328,  0.78978925],[ 0.45636547, -0.73146585,  1.4273524 , -0.35658024],[-0.33206549, -0.43699776, -1.3090687 , -0.22809868]])np.where(arr > 0, 2, 4)
Out[178]:
array([[2, 4, 2, 4],[2, 2, 4, 2],[2, 4, 2, 4],[4, 4, 4, 4]])

也可以将标量和数组联合：

np.where(arr > 0, 2, arr)
Out[179]:
array([[ 2.        , -2.88646621,  2.        , -1.25265235],[ 2.        ,  2.        , -0.64266328,  2.        ],[ 2.        , -0.73146585,  2.        , -0.35658024],[-0.33206549, -0.43699776, -1.3090687 , -0.22809868]])

where扩展使用

15.3、使用where 查询出符合条件的值的位置

x = np.arange(9.).reshape(3, 3)x
Out[12]:
array([[0., 1., 2.],[3., 4., 5.],[6., 7., 8.]])np.where( x > 5 )
Out[13]: (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2]))np.where( x > 4 )
Out[14]: (array([1, 2, 2, 2]), array([2, 0, 1, 2]))x[np.where(x > 4)]
Out[15]: array([5., 6., 7., 8.])

15.4、获取bool矩阵中True的位置

goodvalues = [3, 4, 7]ix = np.isin(x, goodvalues)ix
Out[18]:
array([[False, False, False],[ True,  True, False],[False,  True, False]])np.where(ix)
Out[19]: (array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))

参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.where.html
暂时完结。

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where基本使用

15.1、使用where 按照条件查询出两个字段的值

15.2、使用where在原有的array中填充常数

where扩展使用

15.3、使用where 查询出符合条件的值的位置

15.4、获取bool矩阵中True的位置

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