NumPy教程-numpy.where()在 Python 中的使用
NumPy教程-numpy.where()在 Python 中的使用
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语法:
numpy
.where
(
condition
[, x, y]
)
参数:
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返回值:
示例 1: np.where()
我们导入了别名为 np 的 numpy 库。
我们使用 np.arange() 函数创建了一个名为 ’a’ 的数组。
我们声明了变量 ’b’，并将 np.where() 函数的返回值赋给它。
我们在函数中传递了数组 ’a’。
最后，我们尝试打印 ’b’ 的值。
array
([
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
30
,
35
,
40
,
45
,
50
,
55
])
示例 2: 对于多维数组
import
numpy
as
np
a=np.arange(
12
)
b=np.where([[
True
,
False
], [
True
,
True
]],[[
1
,
2
], [
3
,
4
]],[[
9
,
8
], [
7
,
6
]])
b
array
(
[[1, 8]
,
[3, 4]
])
示例 3: 广播 x、y 和 condition
import
numpy as np
x,
y = np.ogrid[:3, :4]
a
=
np.where(x > y, x, 10 + y)
a
array
(
[[10, 11, 12, 13]
,
[ 1, 11, 12, 13]
,
[ 2, 2, 12, 13]
])
我们导入了别名为 np 的 numpy 库。
我们使用 np.arange() 函数创建了一个名为 ’a’ 的数组。
我们声明了变量 ’b’，并将 np.where() 函数的返回值赋给它。
我们在函数中传递了一个布尔值的多维数组作为条件，并传递了整数数组 x 和 y。
最后，我们尝试打印 ’b’ 的值。
示例 4: 广播特定值
x=np.array([[0,1,2],[0,2,5],[0,4,8]])
y=np.where(x<4,x,-2)
y
array
(
[[ 0, 1, 2]
,
[ 0, 2, -2]
,
[ 0, -2, -2]
])
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