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where（）的用法
首先强调一下，where()函数对于不同的输入，返回的只是不同的。
1当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组
2当数组是二维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置
例如
我要评论
>>>b=np.arange(10)
>>>b
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>>np.where(b>5)
(array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),)
>>>a=np.reshape(np.arange(20),(4,5))
>>>a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
>>>np.where(a>10)
(array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64),
array([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))
对numpy标准库里的解释做一个介绍：
numpy.where(condition[, x, y])
基于条件condition，返回值来自x或者y.
如果.
| 参数: |
condition : 数组，bool值 When True, yield x, otherwise yield y. x, y : array_like, 可选 x与y的shape要相同，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的 |
|---|---|
| 返回值: |
out : ndarray or tuple of ndarrays ①如果参数有condition，x和y，它们三个参数的shape是相同的。那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。 ②如果参数只有condition的话，返回值是condition中元素值为true的位置索引，切是以元组形式返回，元组的元素是ndarray数组，表示位置的索引 |
>>> np.where([[True, False], [True, True]],
... [[1, 2], [3, 4]],
... [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
[3, 4]])
>>>
>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))
>>>
>>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
>>> np.where( x > 5 )
(array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2]))
>>> x[np.where( x > 3.0 )] # Note: result is 1D.
array([ 4., 5., 6., 7., 8.])
>>> np.where(x < 5, x, -1) # Note: broadcasting.
array([[ 0., 1., 2.],
[ 3., 4., -1.],
[-1., -1., -1.]])
Find the indices of elements of x that are in goodvalues.
>>>
>>> goodvalues = [3, 4, 7]
>>> ix = np.in1d(x.ravel(), goodvalues).reshape(x.shape)
>>> ix
array([[False, False, False],
[ True, True, False],
[False, True, False]], dtype=bool)
>>> np.where(ix)
(array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))
两种方法的示例代码
第一种用法
np.where(conditions,x,y)
if （condituons成立）：
数组变x
else:
数组变y
import numpy as np
'''
x = np.random.randn(4,4)
print(np.where(x>0,2,-2))
#试试效果
xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])
yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5])
zarr = np.array([True,False,True,True,False])
result = [(x if c else y)
for x,y,c in zip(xarr,yarr,zarr)]
print(result)
#where()函数处理就相当于上面那种方案
result = np.where(zarr,xarr,yarr)
print(result)
'''
#发现个有趣的东西
# #处理2组数组
# #True and True = 0
# #True and False = 1
# #False and True = 2
# #False and False = 3
cond2 = np.array([True,False,True,False])
cond1 = np.array([True,True,False,False])
#第一种处理 太长太丑
result = []
for i in range(4):
if (cond1[i] & cond2[i]): result.append(0);
elif (cond1[i]): result.append(1);
elif (cond2[i]): result.append(2);
else : result.append(3);
print(result)
#第二种 直接where() 很快很方便
result = np.where(cond1 & cond2,0,np.where(cond1,1,np.where(cond2,2,3)))
print(result)
#第三种 更简便（好像这跟where()函数半毛钱的关系都没有
result = 1*(cond1 & -cond2)+2*(cond2 & -cond1)+3*(-(cond1 | cond2)) （没想到还可以这么表达吧）
print(result)
第二种用法
where(conditions)
相当于给出数组的下标
x = np.arange(16) print(x[np.where(x>5)]) #输出：(array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64),) x = np.arange(16).reshape(-1,4) print(np.where(x>5)) #(array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64)) #注意这里是坐标是前面的一维的坐标，后面是二维的坐标
ix = np.array([[False, False, False],
[ True, True, False],
[False, True, False]], dtype=bool)
print(np.where(ix))
#输出：(array([1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 1], dtype=int64))
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