Python中numpy的where 函式

第一種用法

np.where(conditions,x,y)

if （condituons成立）：

陣列變x

else:

陣列變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()函式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組陣列
##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 太長太醜
result =
for i in range(4):
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()函式半毛錢的關係都沒有
result = 1*(cond1 & -cond2)+2*(cond2 & -cond1)+3*(-(cond1 |cond2)) （沒想到還可以這麼表達吧）
print
(result)

第二種用法

where(conditions) 

相當於給出陣列的下標

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))
#注意這裡是座標是前面的一維的座標，後面是二維的座標

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))

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