Python의 where() 함수 사용법에 대한 자세한 설명

이 글은 주로 Python의 where() 함수에 대한 자세한 사용법을 소개합니다. 편집자는 이것이 꽤 좋다고 생각하여 여러분에게 공유하고 참고할 수 있기를 바랍니다.

where() 사용법

우선 where() 함수는 입력마다 다른 값만 반환한다는 점을 강조하겠습니다.

1 배열이 1차원 배열인 경우 반환값은 1차원 인덱스이므로 인덱스 배열은 한 세트만 존재

2 배열이 2차원 배열인 경우 만족하는 배열값 조건은 값의 위치 인덱스를 반환합니다. 따라서 값의 위치를 ​​나타내는 두 개의 인덱스 배열 세트가 있습니다.

예:

>>>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))

numpy 표준 라이브러리의 설명 소개:

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

조건에 따라 반환 값은 x 또는 y에서 옵니다.

if.

　배열 변수 y

매개변수:

조건: 배열, bool 값 마찬가지로, 값이 조건이 true이면 해당 위치의 x 값이 반환되고, false이면 y 값이 반환되며 세 매개변수의 모양은 동일합니다. 그리고 조건의 값이 true이면 x에 해당하는 값을 반환하고, false이면 y를 반환한다. ② 매개변수가 조건일 경우 반환값은 조건의 요소 값이 true인 위치 인덱스입니다. 튜플의 요소는 인덱스를 나타내는 ndarray 배열입니다. 위치. 변수 x else:

>>> 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])) 두 번째 사용법 where(conditions) 은 배열의 첨자를 제공하는 것과 같습니다

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)

rreee

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