Python中numpy的where()函數

第一種用法

np.where(conditions,x,y)

if （condituons成立）：

　　數組變x

else:

　　數組變y

import numpy as np
'''
x = np.random.randn(4,4)
print(np.where(x>0,2,-2))
#試試效果
xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])
yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5])
zarr = np.array([True,False,True,True,False])
result = [(x if c else y)
          for x,y,c in zip(xarr,yarr,zarr)]
print(result)

#where()函數處理就相當於上面那種方案

result = np.where(zarr,xarr,yarr)
print(result)

'''
#發現個有趣的東西
# #處理2組數組
# #True and True = 0
# #True and False = 1
# #False and True = 2
# #False and False = 3

cond2 = np.array([True,False,True,False])
cond1 = np.array([True,True,False,False])
#第一種處理 太長太丑
result = []
for i in range(4):
    if (cond1[i] & cond2[i]):   result.append(0);
    elif (cond1[i]):    result.append(1);
    elif (cond2[i]):    result.append(2);
    else :  result.append(3);
print(result)
#第二種 直接where() 很快很方便
result = np.where(cond1 & cond2,0,np.where(cond1,1,np.where(cond2,2,3)))
print(result)
#第三種 更簡便（好像這跟where()函數半毛錢的關系都沒有
result = 1*(cond1 & -cond2)+2*(cond2 & -cond1)+3*(-(cond1 | cond2))  （沒想到還可以這么表達吧）
print(result)
　　

 

第二種用法

where(conditions) 

相當於給出數組的下標

x = np.arange(16)
print(x[np.where(x>5)])
#輸出：(array([ 6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64),)

x = np.arange(16).reshape(-1,4)
print(np.where(x>5))

#(array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64))
#注意這里是坐標是前面的一維的坐標，后面是二維的坐標

 

ix = np.array([[False, False, False],
       [ True,  True, False],
       [False,  True, False]], dtype=bool)
print(np.where(ix))
#輸出：(array([1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 1], dtype=int64))