Numpy之where函数

一、函数说明

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

各个参数意义：

• condition：类似数组的对象，布尔值
• x, y：类似数组的对象，给出值的地方，如果 condition 为 True，从 x 中选取值，condition 为 False，从 y 中选取值。
• 有返回值，返回一个满足条件时取x中对应的值，不满足条件时取 y 中对应值的数组。
• 注意：这里的 condition，x，y只是为了表示以及说明时的必要，并不是真正意义上的关键字。

二、用法

np.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的向量化版本，它有两种用法：

• np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成立时where返回y

• np.where(condition) 当where内只有一个参数时，那个参数表示条件，当条件成立时，where返回的是每个符合condition条件元素的坐标,返回的是以元组的形式

示例1

有两个数值数组和一个布尔数组。当布尔数组为True 时，输出 xarr 的值，否则输出 yarr 的值

import numpy as np

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])
carr = np.array([True, False, True, True, False])

result = np.where(carr, xarr, yarr)
print(result)

[1.1 2.2 1.3 1.4 2.5]

示例2
np.where的第二个和第三个参数不需要是数组，也可以是标量。where在数据分析中的一个典型用法是根据一个数组来生成一个新的数组。

假设有一个随机生成的矩阵数据，并且想将其中的正值都替换为2，负值都替换为-2

import numpy as np

arr = np.random.randn(4, 4)
print(f'arr is {arr}')

brr = np.where(arr > 0, 2, -2)
print(f'brr is {brr}')

arr is [[ 0.25269699  0.65883562 -0.25147374 -1.39408775]
 [-0.53498966 -0.97424514 -1.13900344  0.53646289]
 [ 1.51928884  0.80805854 -0.82968494  0.82861136]
 [ 0.09549692  0.59623201  0.50521756  1.648034  ]]
brr is [[ 2  2 -2 -2]
 [-2 -2 -2  2]
 [ 2  2 -2  2]
 [ 2  2  2  2]]