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Numpy中的數(shù)組搜索中np.where方法詳細(xì)介紹

 更新時間:2021年01月08日 09:31:10   作者:Henrywz  
這篇文章主要介紹了Numpy中的數(shù)組搜索中np.where方法詳細(xì)介紹,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

numpy.where (condition[, x, y])

numpy.where() 有兩種用法:

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

滿足條件(condition),輸出x,不滿足輸出y。

如果是一維數(shù)組,相當(dāng)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為False,所以第一個輸出-1
>>> np.where(aa > 5,1,-1)
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])

>>> np.where([[True,False], [True,True]],  # 官網(wǎng)上的例子
  [[1,2], [3,4]],
       [[9,8], [7,6]])
array([[1, 8],
  [3, 4]])

上面這個例子的條件為[[True,False], [True,False]],分別對應(yīng)最后輸出結(jié)果的四個值。第一個值從[1,9]中選,因?yàn)闂l件為True,所以是選1。第二個值從[2,8]中選,因?yàn)闂l件為False,所以選8,后面以此類推。類似的問題可以再看個例子:

>>> 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)

只有條件 (condition),沒有x和y,則輸出滿足條件 (即非0) 元素的坐標(biāo) (等價于numpy.nonzero)。這里的坐標(biāo)以tuple的形式給出,通常原數(shù)組有多少維,輸出的tuple中就包含幾個數(shù)組,分別對應(yīng)符合條件元素的各維坐標(biāo)。

>>> 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)]   # 等價于 a[a>5]
array([ 6, 8, 10])

>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))

上面這個例子條件中[[0,1],[1,0]]的真值為兩個1,各自的第一維坐標(biāo)為[0,1],第二維坐標(biāo)為[1,0] 。

下面看個復(fù)雜點(diǎn)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]))

# 符合條件的元素為
  [ 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會輸出每個元素的對應(yīng)的坐標(biāo),因?yàn)樵瓟?shù)組有三維,所以tuple中有三個數(shù)組。

補(bǔ)充

np.where和np.searchsorted同屬于Numpy數(shù)組搜索的一部分,這里先介紹簡單的where

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.where(a == 5)

print(b)

where方法將會返回一個元祖

(array([4]),)

此外還將介紹一個搜索奇數(shù)和偶數(shù)的方法(數(shù)組全都默認(rèn)使用最上面的a數(shù)組)

可見,簡單的判斷余數(shù)即可

c = np.where(a%2 == 0)
print(c)

d = np.where(a%2 == 1)
print(d)

返回:

(array([1, 3]),)
(array([0, 2, 4]),)

關(guān)于np.where方法到這里就結(jié)束啦

到此這篇關(guān)于Numpy中的數(shù)組搜索中np.where方法詳細(xì)介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy np.where 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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