numpy:Python好用的判断函数numpy.where()

前言

如何快速判断ndarray或类似数据结构的每个值并进行替换。在知道numpy.where()之前都会直接使用循环判断,这样做不仅速度慢,还不优雅。


一、numpy.where()是什么?

numpy.where()会根据条件返回值,下面是参数详解:
numpy.where(condition[, x, y])
参数
condition:array_like或者bool值,如果为True就为x,否者就是y
输出:ndarray类型,返回为条件为True的x元素和其他条件的y元素

二、使用方法

1.一维数组

代码如下(示例):

import numpy as np
data = np.arange(10)
data
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.where(data>5, 0, data)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 0, 0, 0])

2.bool判断

代码如下(示例):

np.where([[True, False], [False, True]],
         [[1, 2], [3, 4]],
         [[9, 10], [7, 6]])
array([[ 1, 10],
       [ 7,  4]])

可以看到,如果为True则取前面的值,如果为False则取后面的值

2.多维判断

data = np.array([[0, 1, 2],
              [0, 2, 4],
              [0, 3, 6]])
np.where(data < 4, data, -1)
array([[ 0,  1,  2],
       [ 0,  2, -1],
       [ 0,  3, -1]])

总结

numpy.where()还是很方便的,也很好理解,给大家安利一下。

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