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Python中where()函数的用法详解

来源：懂视网责编：小OO 时间：2020-11-27 14:22:32

Python中where()函数的用法详解

where（）的用法。首先强调一下，where()函数对于不同的输入，返回的只是不同的。1当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组。2当数组是二维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置。例如；

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导读where（）的用法。首先强调一下，where()函数对于不同的输入，返回的只是不同的。1当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组。2当数组是二维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置。例如；

本文主要和大家介绍了详解Python中where()函数的用法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参，希望能帮助到大家。

where（）的用法

首先强调一下，where()函数对于不同的输入，返回的只是不同的。

1当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组

2当数组是二维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置

例如

>>>b=np.arange(10)
>>>b
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>>np.where(b>5)
 (array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),)

>>>a=np.reshape(np.arange(20),(4,5))
>>>a 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14],
 [15, 16, 17, 18, 19]])
>>>np.where(a>10)
(array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64),
 array([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))

对numpy标准库里的解释做一个介绍：

numpy.where(condition[, x, y])

基于条件condition，返回值来自x或者y.

如果.

参数:	condition : 数组，bool值 When True, yield x, otherwise yield y. x, y : array_like, 可选 x与y的shape要相同，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的
返回值:	out : ndarray or tuple of ndarrays ①如果参数有condition，x和y，它们三个参数的shape是相同的。那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。 ②如果参数只有condition的话，返回值是condition中元素值为true的位置索引，切是以元组形式返回，元组的元素是ndarray数组，表示位置的索引

参数:

condition : 数组，bool值

When True, yield x, otherwise yield y.

x, y : array_like, 可选

x与y的shape要相同，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的

返回值:

out : ndarray or tuple of ndarrays

①如果参数有condition，x和y，它们三个参数的shape是相同的。那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。

②如果参数只有condition的话，返回值是condition中元素值为true的位置索引，切是以元组形式返回，元组的元素是ndarray数组，表示位置的索引

>>> np.where([[True, False], [True, True]],
... [[1, 2], [3, 4]],
... [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
 [3, 4]])
>>>
>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))
>>>
>>> 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.]])
Find the indices of elements of x that are in goodvalues.

>>>
>>> goodvalues = [3, 4, 7]
>>> ix = np.in1d(x.ravel(), goodvalues).reshape(x.shape)
>>> ix
array([[False, False, False],
 [ True, True, False],
 [False, True, False]], dtype=bool)
>>> np.where(ix)
(array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))

两种方法的示例代码

第一种用法

np.where(conditions,x,y)

if （condituons成立）：

　　数组变x

else:

　　数组变y

import numpy as np
'''
x = np.random.randn(4,4)
print(np.where(x>0,2,-2))
#试试效果
xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])
yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5])
zarr = np.array([True,False,True,True,False])
result = [(x if c else y)
 for x,y,c in zip(xarr,yarr,zarr)]
print(result)

#where()函数处理就相当于上面那种方案

result = np.where(zarr,xarr,yarr)
print(result)

'''
#发现个有趣的东西
# #处理2组数组
# #True and True = 0
# #True and False = 1
# #False and True = 2
# #False and False = 3

cond2 = np.array([True,False,True,False])
cond1 = np.array([True,True,False,False])
#第一种处理 太长太丑
result = []
for i in range(4):
 if (cond1[i] & cond2[i]): result.append(0);
 elif (cond1[i]): result.append(1);
 elif (cond2[i]): result.append(2);
 else : result.append(3);
print(result)
#第二种 直接where() 很快很方便
result = np.where(cond1 & cond2,0,np.where(cond1,1,np.where(cond2,2,3)))
print(result)
#第三种 更简便（好像这跟where()函数半毛钱的关系都没有
result = 1*(cond1 & -cond2)+2*(cond2 & -cond1)+3*(-(cond1 | cond2)) （没想到还可以这么表达吧）
print(result)

第二种用法

where(conditions)

相当于给出数组的下标

x = np.arange(16)
print(x[np.where(x>5)])
#

输出：(array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64),) x = np.arange(16).reshape(-1,4) print(np.where(x>5)) #(array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64)) #注意这里是坐标是前面的一维的坐标，后面是二维的坐标

ix = np.array([[False, False, False],
 [ True, True, False],
 [False, True, False]], dtype=bool)
print(np.where(ix))
#

输出：(array([1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 1], dtype=int64))

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