np.where()[0] 和 np.where()[1]的具体使用

Z时代
2024-01-10
分类：综合

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]))
# 符合条件的元素为
  [ 6, 7, 8]],
   [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],
   [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]]