标签：generated 多少 更改 另一个 元素 where 条件 sci http
numpy中切片产生的对象共享内存，所以更改一个，另一个也会随之更改。
np.where(condition, x, y)
满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。
>>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False，所以第一个输出-1 >>> np.where(aa > 5,1,-1) array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.where([[True,False], [True,True]], # 官网上的例子 [[1,2], [3,4]], [[9,8], [7,6]]) array([[1, 8], [3, 4]])
上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]]，分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选，因为条件为True，所以是选1。第二个值从[2,8]中选，因为条件为False，所以选8，后面以此类推。类似的问题可以再看个例子：
>>> a = 10 >>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]], [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]], [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]]) array([[‘chosen‘, ‘chosen‘], [‘chosen‘, ‘chosen‘]], dtype=‘<U10‘)
只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以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。
>>> a = np.array([2,4,6,8,10]) >>> np.where(a > 5) # 返回索引 (array([2, 3, 4]),) >>> a[np.where(a > 5)] # 等价于 a[a>5] array([ 6, 8, 10]) >>> np.where([[0, 1], [1, 0]]) (array([0, 1]), array([1, 0]))
上面这个例子条件中[[0,1],[1,0]]的真值为两个1，各自的第一维坐标为[0,1]，第二维坐标为[1,0] 。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ziwh666/p/12404197.html
