本文主要介紹了np.where()[0] 和 np.where()[1]的具體使用，以及np.where()的具體用法，廢話不多說，具體如下：
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，因為條件為True，所以是選1。第二個值從[2,8]中選，因為條件為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)，因為原數(shù)組有三維，所以tuple中有三個數(shù)組。
需要注意的一點是，輸入的不能直接是list，需要轉(zhuǎn)為array或者為array才行。比如range(10)和np.arange(10)后者返回的是數(shù)組，使用np.where才能達(dá)到效果。
到此這篇關(guān)于np.where()[0] 和 np.where()[1]的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)np.where()[0] 和 np.where()[1]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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