脾气暴躁的地方np where（）Python函数
Numpy where（）方法返回根据条件从x或y中选择的元素。如果要根据条件选择元素，则可以使用np where函数。使用where（）方法，可以替换满足条件的Numpy数组ndarray的元素或执行指定的处理。
您必须为此教程安装numpy。另外，还要检查您的numpy版本。
句法
numpy.where(condition[, x, y])
参量
condition：返回Numpy布尔数组的条件表达式。
x，y：数组（可选，即两者都通过或不通过）
- 如果所有参数–> condition，则在numpy.where（）方法中给出x＆y，则它将返回从x＆y中选择的元素，具体取决于条件产生的布尔数组中的值。所有三个阵列的大小必须相同。
- 如果不传递x＆y参数，并且仅传递条件参数，则它将返回一个数组元组（每个轴一个），其中包含条件返回的布尔numpy数组中True元素的索引。
这说明如果条件对我们数组中的某个元素返回True，则新数组将从x中选择项。
否则，如果为False，则会采用y中的项目。
这样，我们的最终输出数组将是一个数组，其中条件= True时x的项，条件= False时y的项。
这里要注意的一件事是，尽管x和y是可选的，但如果指定x，则还必须指定y。您必须这样做，因为在这种情况下，输出数组的形状必须与输入数组的形状相同。
返回值
在根据条件进行过滤之后，where（）方法返回一个新的numpy数组，该条件是一个类似于numpy的布尔值数组。
例
import numpy as np data = np.where([True, False, True], [11, 21, 46], [19, 29, 18]) print(data)
输出量
[11 29 46]
Numpy.where（）遍历bool数组，对于每个True，它生成对应的元素数组x，对于每个False，它从数组y生成对应的元素。因此，它从x返回条件为True的项目数组，并从其他地方返回y的元素。
条件可以取一个数组的值（[[True, True, True]]），这是一个类似numpy的布尔数组。 （默认情况下，NumPy仅支持数字值，但我们也可以将其强制转换为布尔值）。
让我们再举一个例子，如果条件是array（[[True, True, False]]），而我们的数组是= ndarray（[[1, 2, 3]]），将条件应用于数组（a[:, condition]），我们将获得数组ndarray（[[1 2]]）。
用numpy.where（）替换元素
我们将使用np.random.randn（）函数生成二维数组，并且仅输出正元素。参见代码。
import numpy as np # Random initialization of (2D array) arr = np.random.randn(2, 3) print(arr) # result will be all elements of a whenever the condition holds true (i.e only positive elements) # Otherwise, set it as 0 result = np.where(arr > 0, arr, 0) print(result)
输出量
[[-1.49929393 0.68739761 -0.59852165] [ 0.59212319 1.81549763 -0.32777714]] [[0. 0.68739761 0. ] [0.59212319 1.81549763 0. ]]
从输出中，您可以看到那些负值元素已被删除，而是将0替换为负值。
在多个条件下使用np where（）
如果每个条件表达式都包含在（）和＆或|中如果使用，则将处理应用于多个条件。
import numpy as np # Random initialization of a (2D array) arr = np.random.randn(2, 3) print(arr) result = np.where((arr > 0.1) & (arr < 1) | (arr == 0.5), -1, 19) print(result)
输出量
[[-0.51877986 2.29435425 0.76549418] [-0.94666634 1.74349695 -0.82869105]] [[19 19 -1] [19 19 19]]
您可以从输出中看到，我们在and运算符和or运算符的帮助下应用了三个条件。如果数组元素的值在0.1到0.99或0.5之间，则它将返回-1，否则返回19。
即使在多个条件下，也不必使用np.where（）获得布尔值ndarray。
处理满足条件的元素
除了原始ndarray之外，您还可以指定如果元素满足条件，将对元素执行的操作。
import numpy as np
# Random initialization of a (2D array)
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)
result = np.where(arr < 1, arr * 10, 19)
print('n')
print('The array after performing the operation')
print(result)
输出量
[[ 0.4934594 -0.43502907 -0.01968412] [-0.52953907 0.41415299 -0.29620816]] The array after performing the operation [[ 4.93459402 -4.35029075 -0.19684123] [-5.2953907 4.14152986 -2.96208157]]
您会看到，如果任何一项小于10，它将把每个元素乘以10。否则，它将在那个位置返回19。
用numpy.where（）广播
如果我们提供所有条件，x和y数组，则numpy会将它们一起广播。
请参阅以下代码。
import numpy as np arr = np.arange(6).reshape(2, 3) brr = np.arange(3).reshape(1, 3) print(arr) print(brr) # Broadcasts (arr < 2, arr, and brr * 5) # of shape (2, 3), (2, 3) and (1, 3) c = np.where(arr < 2, arr, brr * 5) print(c)
输出量
[[0 1 2] [3 4 5]] [[0 1 2]] After broadcasting: [[ 0 1 10] [ 0 5 10]]
最后，Numpy where（）函数示例结束。
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