尽管阅读了numpy.where()
,the doc和this post,但我无法正确理解this other post。
有人可以提供一维和二维阵列的逐步注释示例吗?
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。
直觉上,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()
仍会返回行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。
这里更有趣。我发现NumPy经常做我希望它做的事情 - 有时我尝试的东西比阅读文档更快。实际上两者的混合是最好的。
我认为你的答案很好(如果你愿意,可以接受它)。这只是“额外的”。
import numpy as np
a = np.arange(4,10).reshape(2,3)
wh = np.where(a>7)
gt = a>7
x = np.where(gt)
print "wh: ", wh
print "gt: ", gt
print "x: ", x
得到:
wh: (array([1, 1]), array([1, 2]))
gt: [[False False False]
[False True True]]
x: (array([1, 1]), array([1, 2]))
......但是:
print "a[wh]: ", a[wh]
print "a[gt] ", a[gt]
print "a[x]: ", a[x]
得到:
a[wh]: [8 9]
a[gt] [8 9]
a[x]: [8 9]