np.where在多維數(shù)組的應(yīng)用方式

更新時(shí)間：2024年02月02日 16:29:15 作者：Alex-Leung

這篇文章主要介紹了np.where在多維數(shù)組的應(yīng)用方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

np.where在多維數(shù)組的應(yīng)用

函數(shù)用途

返回查找的參數(shù)，在數(shù)組中的索引。

Code

舉例：

一般卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入或者輸出為一個(gè)四維的數(shù)組/Tensor。
一般為[batch_size, channel, height, width]

下面代碼目標(biāo)是輸出所有值為0的數(shù)字的索引。

output = [[
    [[1, 0, 2],
    [2, 1, 0],
    [1, 0, 0]]
]]

arr = np.array(output)
print(arr.shape)
res = np.where(arr==0)
print(res)

Output

# print(arr.shape)
(1, 1, 3, 3)
# print(res)
(array([0, 0, 0, 0], dtype=int64), array([0, 0, 0, 0], dtype=int64), array([0, 1, 2, 2], dtype=int64), array([1, 2, 1, 2], dtype=int64))

np.where的輸出結(jié)果為一個(gè)list，里面包含4個(gè)ndarray，分別代表四維。

[0, 0, 0, 0] # axis=0
[0, 0, 0, 0] # axis=1
[0, 1, 2, 2] # axis=2
[1, 2, 1, 2] # axis=3

正確讀值，從列來(lái)看，四個(gè)0值的索引分別是

print(arr[0][0][0][1]) # output:0
print(arr[0][0][1][2]) # output:0
print(arr[0][0][2][1]) # output:0
print(arr[0][0][2][2]) # output:0

np.where()用法解析

語(yǔ)法說(shuō)明

np.where(condition,x,y)

當(dāng)where內(nèi)有三個(gè)參數(shù)時(shí)，第一個(gè)參數(shù)表示條件，當(dāng)條件成立時(shí)where方法返回x，當(dāng)條件不成立時(shí)where返回y

np.where(condition)

當(dāng)where內(nèi)只有一個(gè)參數(shù)時(shí)，那個(gè)參數(shù)表示條件，當(dāng)條件成立時(shí)，where返回的是每個(gè)符合condition條件元素的坐標(biāo),返回的是以元組的形式，坐標(biāo)以tuple的形式給出，通常原數(shù)組有多少維，輸出的tuple中就包含幾個(gè)數(shù)組，分別對(duì)應(yīng)符合條件元素的各維坐標(biāo)。

多條件condition

-&表示與，|表示或。
如a = np.where((a>0)&(a<5), x, y)，當(dāng)a>0與a<5滿足時(shí)，返回x的值，當(dāng)a>0與a<5不滿足時(shí)，返回y的值。
注意：x, y必須和a保持相同維度，數(shù)組的數(shù)值才能一一對(duì)應(yīng)。

示例

（1）一個(gè)參數(shù)

import numpy as np
a = np.arange(0, 100, 10)
b = np.where(a < 50) 
c = np.where(a >= 50)[0]
print(a)
print(b) 
print(c)

結(jié)果如下：

[ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90]
(array([0, 1, 2, 3, 4]),)
[5 6 7 8 9]

說(shuō)明：

b是符合小于50條件的元素位置，b的數(shù)據(jù)類型是tuple
c是符合大于等于50條件的元素位置，c的數(shù)據(jù)類型是numpy.ndarray

（2）三個(gè)參數(shù)

a = np.arange(10)
b = np.arange(0,100,10)

print(np.where(a > 5, 1, -1))
print(b)

print(np.where((a>3) & (a<8),a,b))

c=np.where((a<3) | (a>8),a,b)
print(c)

結(jié)果如下：