Question

我希望有人可以就numpy.where()函数的工作方式提供一些说明。在尝试了几个不同的输入后，我无法绕过它。以下面的第一个例子为例，输出：

np.where([True,False],[1,0],[3,4])

是：

array([1, 4])

如何将布尔值数组精确地应用于数组[1,0]和[3,4]以产生输出？

一些额外测试的结果如下所示：

import numpy as np

np.where([True,False],[1,0],[3,4])
Out[129]: array([1, 4])

np.where([True,False],[1,0],[6,4])
Out[130]: array([1, 4])

np.where([True,False],[1,0],[0,0])
Out[131]: array([1, 0])

np.where([True,False],[0,0],[0,0])
Out[132]: array([0, 0])

np.where([True,False],[1,0],[0,12])
Out[133]: array([ 1, 12])

np.where([True,False],[1,6],[4,12])
Out[134]: array([ 1, 12])

np.where([True,True],[1,6],[4,12])
Out[135]: array([1, 6])

np.where([False,False],[1,6],[4,12])
Out[136]: array([ 4, 12])

np.where([True,False],[1,0],[3,4])
Out[137]: array([1, 4])

np.where([True,True],[1,0],[3,4])
Out[138]: array([1, 0])

np.where([True,True],[1,0],[3,4])
Out[139]: array([1, 0])

np.where([True,False],[1,0],[3,4])
Out[140]: array([1, 4])

Answer 1

如果给np.where提供3个参数，则第一个参数是决定结果中的相应值是否取自第二个参数的条件（如果条件中的值为True）或者来自第三个参数（如果条件中的值是False）。

因此，当所有值都是True时，它将是第一个参数的副本，如果所有值都是False，则它将是第二个参数的副本。如果他们是混合的，它将是一个组合。

将其视为更复杂的版本：

def where(condition, x, y):
    result = []
    for idx in range(len(condition)):
        if condition[idx] == True:
            result.append(x[idx])
        else:
            result.append(y[idx])
    return result

该函数当然要慢得多（甚至不是最快的纯Python等价物），它也不支持广播或多维数组和单参数形式，但我希望它有助于理解3参数形式np.where。

numpy.where（）在以numpy.where（数组条件，数组1，数组2）的形式输入时如何工作？

1 个答案: