这篇文章主要介绍“Pythonnp.where()怎么应用”，在日常操作中，相信很多人在Pythonnp.where()怎么应用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Pythonnp.where()怎么应用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！第一种np.where(condition, x, y),即condition为条件,当满足条件输出为x,不满足条件则输出y.直接上代码:上面的挺好理解的,但是官网的例子不是太好理解,如下所示:可以这么理解,第一行的bool值表示条件,它表示是否取值的意思,首先看[True,False],即第一的True值表示第一行取数值第一行的[1, 2]中的1,而不取下面的9,False表示不取第一行[1, 2]中的2,而取第二行[9, 8]中的8.下面同理得[3, 4].
为了方便理解再举一个例子:第一行a>5True,则取第一行的第一个值,a
理解完第一种方法后,再来看np.where第二种方法:即np.where(condition),只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含几个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。举一个代码例子,也是我遇到的:返回的两个array数组分表示第几行的第几个值为1,所以结果中的第一个array数组表示行索引,第二个array数组表示列索引也就是1的碎银索引.1.np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时，第一个免费云主机域名参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成立时where返回y2.np.where(condition) 当where内只有一个参数时，那个参数表示条件，当条件成立时，where返回的是每个符合condition条件元素的坐标,返回的是以元组的形式3.多条件时condition，&表示与，|表示或。如a = np.where((0注意x, y必须和a保持相同尺寸。例如：结果： [[1 1 1]
[0 1 1]
[1 0 1]]从中可以看出data中每个元素只要满足data>=0并且data对应坐标的值，不满足就返回np.zeros_like(data)对应坐标的值。当然x , y可以换成其他的值，只要与条件相同尺寸就可以。到此，关于“Pythonnp.where()怎么应用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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