这篇文章主要介绍了np.where()[0] 和 np.where()[1]的具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
本文主要介绍了np.where()[0] 和 np.where()[1]的具体使用，以及np.where()的具体用法，废话不多说，具体如下：
import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3,4) print('a:', a) print('np.where(a > 5):', np.where(a > 5)) print('a[np.where(a > 5)]:', a[np.where(a > 5)]) print('np.where(a > 5)[0]:', np.where(a > 5)[0]) print('np.where(a > 5)[1]:', np.where(a > 5)[1]) print(a[np.where(a > 5)[0], np.where(a > 5)[1]])
a: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] np.where(a > 5): (array([1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([2, 3, 0, 1, 2, 3])) a[np.where(a > 5)]: [ 6 7 8 9 10 11] np.where(a > 5)[0]: [1 1 2 2 2 2] np.where(a > 5)[1]: [2 3 0 1 2 3] [ 6 7 8 9 10 11]
np.where()[0] 表示行索引，np.where()[1]表示列索引
numpy.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。
如果是一维数组，相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]
>>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False，所以第一个输出-1 >>> np.where(aa > 5,1,-1) array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.where([[True,False], [True,True]], # 官网上的例子 [[1,2], [3,4]], [[9,8], [7,6]]) array([[1, 8], [3, 4]])
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：
>>> a = 10 >>> np.where([[a > 5,a <5], [a == 10,a == 7]], [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]], [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]]) array([['chosen', 'chosen'], ['chosen', 'chosen']], dtype='<U10')
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。
>>> a = np.array([2,4,6,8,10]) >>> np.where(a > 5) # 返回索引 (array([2, 3, 4]),) >>> a[np.where(a > 5)] # 等价于 a[a>5] array([ 6, 8, 10]) >>> np.where([[0, 1], [1, 0]]) (array([0, 1]), array([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] 。
下面看个复杂点的例子：
>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3) >>> a array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]]) >>> np.where(a > 5) (array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])) # 符合条件的元素<b style="color:transparent">来源gao@dai!ma.com搞$代^码网</b>为 [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]]
所以np.where会输出每个元素的对应的坐标，因为原数组有三维，所以tuple中有三个数组。
需要注意的一点是，输入的不能直接是list，需要转为array或者为array才行。比如range(10)和np.arange(10)后者返回的是数组，使用np.where才能达到效果。
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