使用numpy查找元素位置numpy.where
numpy查找元素位置numpy.where
numpy.where(condition,x,y)
詳細(xì)用法請(qǐng)大家詳見(jiàn)官方文檔
這里舉幾個(gè)例子
import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5]) print(np.where(a<3))#查找小于3的元素的位置
結(jié)果
(array([0, 1], dtype=int64),)
注意輸入的數(shù)組必須是numpy數(shù)組,list是不支持的
二維數(shù)組的例子
>>> 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.]])
python numpy.where()函數(shù)
numpy.where(condition[,x,y])
返回元素,可以是x或y,具體取決于條件(condition)
如果只給出條件,則返回condition.nonzero()。
對(duì)于不同的輸入,where返回的值是不同的。
| 參數(shù): | ccondition:array_llike,bool |
| 如果為T(mén)rue,則產(chǎn)生x,否則產(chǎn)生y。 | |
| x,y:array_like,可選 | |
| 要從中選擇的值。x,y和條件需要可以播放到某種形狀。 | |
| 返回值: | out:ndarray或ndarray元組 |
| 如果同時(shí)指定了x和y,則輸出數(shù)組包含x的元素,其中condition為T(mén)rue,其他元素來(lái)自y。如果只給出條件,則返回元組condition.nanzero(),條件為T(mén)rue的索引。 |
Example
當(dāng)數(shù)組是一維數(shù)組時(shí),返回的值是一維的索引,所以只有一組索引數(shù)組
a = np.arange(8) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) np.where(a>4) (array([5, 6, 7], dtype=int64),)
當(dāng)數(shù)組是二維數(shù)組時(shí),滿足條件的數(shù)組值返回的是值的位置索引,因此會(huì)有兩組索引數(shù)組來(lái)表示值的位置,返回的第一個(gè)array表示行坐標(biāo),第二個(gè)array表示縱坐標(biāo),兩者一一對(duì)應(yīng)
b = np.arange(4*5).reshape(4,5)
b
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
np.where(b>14)
(array([3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))當(dāng)條件(condition)為多維數(shù)組時(shí),根據(jù)條件中為T(mén)rue則選擇x中相應(yīng)的數(shù)值,為False選擇y中相應(yīng)的數(shù)值
np.where([[False, True], [False, True]],
[[5, 3], [7, 9]],
[[2, 6], [1, 8]])
array([[2, 3],[1, 9]])第一個(gè)元素中的第一個(gè)值為False,所以選擇y中的2,第二個(gè)值為T(mén)rue,選擇x中3,第二個(gè)元素中的第一個(gè)值為False,所以選擇y中的1,第二個(gè)值為T(mén)rue,選擇x中9.
當(dāng)參數(shù)中只給出條件時(shí),則返回非零元素的索引:
np.where([[0, 1], [1, 1]]) (array([0, 1, 1], dtype=int64), array([1, 0, 1], dtype=int64))
x = np.arange(12.).reshape(4, 3)
x
array([[ 0., 1., 2.],
[ 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11.]])
np.where(x>7)
(array([2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 0, 1, 2], dtype=int64))
x[np.where( x > 6.0 )]
array([ 7., 8., 9., 10., 11.])
np.where(x < 8, x, np.nan)
array([[ 0., 1., 2.],
[ 3., 4., 5.],
[ 6., 7., nan],
[ nan, nan, nan]])根據(jù)找到的元素的索引找到元素的具體位置
x = np.arange(12.).reshape(4, 3)
x
array([[ 0., 1., 2.],
[ 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11.]])
positions = [2,6,10]
ins = np.isin(x,positions)
ins
array([[False, False, True],
[False, False, False],
[ True, False, False],
[False, True, False]], dtype=bool)
np.where(ins)
(array([0, 2, 3], dtype=int64), array([2, 0, 1], dtype=int64))總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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