numpy.where()函式

numpy.where()呼叫方法

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

各個引數意義：
condition：類似陣列的物件，布林值
x, y：類似陣列的物件，給出值的地方，如果condition為True，從x中選取值，condition為False，從y中選取值。
有返回值，返回一個滿足條件時取x中對應的值，不滿足條件時取y中對應值的陣列。
注意：這裡的condition，x，y只是為了表示以及說明時的必要，並不是真正意義上的關鍵字。

程式碼如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
time: 2020/12/30 20:27
software: PyCharm
"""
import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.where([[True, False], [True, True]], [[1, 2], [3, 4]], [[9, 8], [7, 6]])
        print("array的值為:")
        print(array)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array的值為:
[[1 8]
 [3 4]]
"""

我們可以看到，這裡的[[True, False], [True, True]]相當於我們說的condition，[[1, 2], [3, 4]]相當於x，[[9, 8], [7, 6]]相當於y，當我們的conditon為False時從y中取出了數值8，其他數值全部從x中的對應位置取出。最終我們得到了上述結果。

這裡我們額外給出一個使用np.where()函式獲取陣列中最大值對應位置的例子。

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
time: 2020/12/30 20:27
software: PyCharm
"""
import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.array([0, 1, 2, 3, 5, 4])
        array_ = np.where(array == np.max(array))
        print("array_的值為:")
        print(array_)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array_的值為:
(array([4], dtype=int64),)
"""

這裡array_的結果中存放的實際是當前陣列中最大值所對應的索引值。

二維情況：

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
time: 2020/12/30 20:27
software: PyCharm
"""
import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.array([[0, 1, 2, 3, 5, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5]])
        array_ = np.where(array == np.max(array))
        print("array_的值為:")
        print(array_)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array_的值為:
(array([0, 0, 1, 1], dtype=int64), array([4, 6, 5, 6], dtype=int64))
"""

結果中的array([0, 0, 1, 1], dtype=int64)表示陣列中的y索引值，array([4, 6, 5, 6], dtype=int64)表示x的索引值。

三維情況：

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
time: 2020/12/30 20:27
software: PyCharm
"""
import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.array([[[0, 1], [0, 1]],
                          [[1, 2], [1, 2]],
                          [[1, 3], [1, 3]]])
        array_ = np.where(array == np.max(array))
        print("array_的值為:")
        print(array_)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array_的值為:
(array([2, 2], dtype=int64), array([0, 1], dtype=int64), array([1, 1], dtype=int64))
"""

顯而易見，三維結果同二維的情況類似，只是多了一個維度。

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