Python中np.where()用法具体实例_开发_开发者

Python中np.where()用法具体实例

开发者 https://www.devze.com 2023-11-19 10:50 出处：网络作者： Rachel MuZy

目录一、基本知识二、具体实例1.np.where(condition,x,y)（1）示例1：（2）示例2：（3）示例3：2. np.where(condition)总结一、基本知识

一、基本知识

np.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的向量化版本，它有两种用法：

1.np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成立时where返回y

2.np.where(condition) 当where内只有一个参数时，那个参数表示条件，当条件成立时，where返回的是每个符合condition条件元素的坐标,返回的是以元组的形式

二、具体实例

1.np.where(condition,x,y)

（1）示例1：

有两个数值数组和一个布尔数组。当布尔数组为True 时，输出 xarr 的值，否则输出 yarr 的值

代码：

import CXEKhKLnumpy as np
xarr = 编程客栈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])
carr = np.array([True, False, True, True, False])
result = np.where(carr, xarr, yarr)
print(result)

结果：

[1.1 2.2 1.3 1.4 2.5]

（2）示例2：

np.where的第二个和第三个参数不需要是数组，也可以是标量。where在数据分析中的一个典型用法是根据一个数组来生成一个新的数组。

假设有一个随机生成的矩阵数据，并且想将其中的正值都替换为2，负值都替换为-2

代码：

import numpy as np
arr = np.random.randn(4, 4)
print(f'arr is {arr}')
brr = np.where(arr > 0, 2, -2)
print(f'brr is {brr}')

结果：

arr is [[ 0.25269699 0.65883562 -0.25147374 -1.39408775]
[-0.53498966 -0.97424514 -1.13900344 0.53646289]js
[ 1.51928884 0.80805854 -0.82968494 0.82861136]
[ 0.09549692 0.59623201 0.50521756 1.648034 ]]
brr is [[ 2 2 -2 -2]
[-2 -2 -2 2]
[ 2 2 -2 2]
[ 2 2 2 2]]

（3）示例3：

也可以使用np.where 将标量和数组联合：

仅替换正值为2：

代码：

import numpy as np
arr = np.random.randn(4, 4)
print(f'arr is {arr}')
brr = np.where(arr > 0, 2, arr)
print(f'brr is {brr}')

结果：

arr is [[ 0.30064659 -0.5195743 0.05916467 0.58790562]
[ 1.0921678 -0.30010407 -0.43318393 0.60455133]
[-0.35091718 0.01738908 -0.3067928 -0.0439254 ]
[ 0.59166385 1.04319898 -0.73044529 0.10357739]]
brr is [[ 2. -0.5195743 2. 2. ]
[ 2. -0.30010407 -0.43318393 2. ]
[-0.35091718 2. -0.3067928 -0.0439254 ]
[ 2. 2. -0.73044529 2. ]]

2. n编程客栈p.where(condition)

返回的是坐标

示例：

import numpy as np
a = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
#一维矩阵
result_1 = np.where(a > 5)
print(result_1)
b = np.random.randn(4, 4)
#二维矩阵
print(b)
result_2 = np.where(b > 0)
print(result_2)

结果：

Output from spyder call 'get_namespace_view':
(array([2, 3, 4], dtype=int64),)
[[-0.83362412 -2.23605027 0.15374728 0.70877121]
[-0.30212209 0.56606258 0.95593288 1.03250978]
[-0.85764257 1.48541971 0.73199465 1.66331547]
[-0.22020036 0.46416537 -0.75622715 0.32649036]]
(array([0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], dtype=int64), array([2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 3], dtype=int64))