np.where()用法解析

np.where()用法解析

1. 语法说明

  • np.where(condition,x,y)
    当where内有三个参数时,第一个参数表示条件,当条件成立时where方法返回x,当条件不成立时where返回y

  • 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,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。

  • 多条件condition
    -&表示与,|表示或。如a = np.where((a>0)&(a<5), x, y),当a>0与a<5满足时,返回x的值,当a>0与a<5不满足时,返回y的值。
    注意:x, y必须和a保持相同维度,数组的数值才能一一对应。

2.示例

(1)一个参数

import numpy as np
a = np.arange(0, 100, 10)
b = np.where(a < 50) 
c = np.where(a >= 50)[0]
print(a)
print(b) 
print(c) 

结果如下:

[ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90]
(array([0, 1, 2, 3, 4]),)
[5 6 7 8 9]

说明:
b是符合小于50条件的元素位置,b的数据类型是tuple
c是符合大于等于50条件的元素位置,c的数据类型是numpy.ndarray

(2)三个参数

a = np.arange(10)
b = np.arange(0,100,10)

print(np.where(a > 5, 1, -1))
print(b)

print(np.where((a>3) & (a<8),a,b))

c=np.where((a<3) | (a>8),a,b)
print(c)

结果如下:

[-1 -1 -1 -1 -1 -1  1  1  1  1]
[ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90]
[ 0 10 20 30  4  5  6  7 80 90]
[ 0  1  2 30 40 50 60 70 80  9]

说明:
np.where(a > 5, 1, -1) ,满足条件是1,不满足是-1
np.where((a>3) & (a<8),a,b),满足条件是a ,不满足是b ,a和b的维度相同
注意:
& | 与和或,每个条件一定要用括号,否则报错

c=np.where((a<3 | a>8),a,b)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

你可能感兴趣的:(Python,pandas,numpy,python)