Question

尽管阅读the doc，this post和this other post，但我无法正确理解numpy.where()。

有人可以提供一维和二维数组的逐步评论示例吗？

Answer 1

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，希望它能帮助其他人。

直观地说，np.where就像问“告诉我这个数组中的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()返回行idx的数组，以及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。

Answer 2

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。实际上两者的混合最好。

我认为你的答案很好（如果你愿意，可以接受它）。这只是＆＃34;额外＆＃34;。

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

给出：

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]

给出：

a[wh]:  [8 9]
a[gt]   [8 9]
a[x]:   [8 9]

numpy.where（）详细的，逐步的解释/示例

2 个答案: