numpy.where() 用法详解

yipeiwu_com5年前Python基础

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

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。

1、numpy.where的返回结果

numpy.where调用方式为numpy.where(condition,1,2)

满足条件的位置上返回结果1,不满足的位置上返回结果2

 例如通过where()函数将a数组中负值设为0,正值不变

如果没有指定返回结果,只有查找条件则返回满足条件的位置。返回的结果是一个元组(tuple),包含两个数组,第一个数组纪录的是行,第二个数组纪录的是列。

可以使用zip函数将返回的位置组成一个个坐标对,方便调用。zip函数直接返回的是一个对象,可以用过for循环遍历出里面的元素,也可以使用list直接列出所有坐标对元素。

 2、numpy.where多条件查询

与: numpy.where((con1)*(con2))或者用&

或:numpy.where((con1)|(con2))  (重点:多条件查询时条件一定要用括号!一定要用括号!一定要用括号!)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

朴素贝叶斯Python实例及解析

本文实例为大家分享了Python朴素贝叶斯实例代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding: utf-8 -*- #添加中文注释 from numpy import *...

python队列通信:rabbitMQ的使用(实例讲解)

python队列通信:rabbitMQ的使用(实例讲解)

(一)、前言 为什么引入消息队列? 1.程序解耦 2.提升性能 3.降低多业务逻辑复杂度 (二)、python操作rabbit mq rabbitmq配置安装基本使用参见上节文章,不再复...

Fabric 应用案例

示例1:文件打包,上传与校验 我们时常做一些文件包分发的工作,实施步骤一般是先压缩打包,在批量上传至目标服务器,最后做一致性校验,本案例通过put()方法实现文件的上传,通过对比本地与远...

python读取视频流提取视频帧的两种方法

本文实例为大家分享了python读取视频流提取视频帧的具体代码,供大家参考,具体内容如下 方法一:通过imageio库和skimage库 1. 安装环境: pip install ima...

深入探究Django中的Session与Cookie

前言 Cookie和Session相信对大家来说并不陌生,简单来说,Cookie和Session都是为了记录用户相关信息的方式,最大的区别就是Cookie在客户端记录而Session在服...