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。

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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]])

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总结

numpy.where()还是很方便的，也很好理解，给大家安利一下。