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。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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