python – numpy.where()详细,循序渐进的解释/示例

内容导读

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内容图文

尽管阅读了the doc,this post和this other post,但我无法正确理解numpy.where().

有人可以提供一维和二维阵列的逐步注释示例吗？

解决方法:

在摆弄了一段时间之后,我想出了一些事情,并将它们发布在这里,希望它能帮助别人.

直观地说,np.where就像在问“告诉我在这个数组中哪些条目满足给定条件”.

>>> a = np.arange(5,10)
>>> np.where(a < 8)       # tell me where in a, entries are < 8
(array([0, 1, 2]),)       # answer: entries indexed by 0, 1, 2

它还可用于获取满足条件的数组中的条目：

>>> a[np.where(a < 8)] 
array([5, 6, 7])          # selects from a entries 0, 1, 2

当a是2d数组时,np.where()返回一个行idx的数组,以及一个col idx的数组：

>>> a = np.arange(4,10).reshape(2,3)
array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> np.where(a > 8)
(array(1), array(2))

因此,与1d情况一样,我们可以使用np.where()来获取满足条件的2d数组中的条目：

>>> a[np.where(a > 8)] # selects from a entries 0, 1, 2

阵列([9])

注意,当a为1d时,np.where()仍返回行idx的数组和col idx的数组,但列的长度为1,因此后者为空数组.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – numpy.where()详细,循序渐进的解释/示例全部内容，希望文章能够帮你解决python – numpy.where()详细,循序渐进的解释/示例所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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