np.where() 是NumPy 库中的一个非常有用的函数,它主要用于根据条件返回元素的索引或者根据条件选择元素。下面我将详细解释它的两种主要用法: 1. 根据条件返回索引 这是np.where() 最常见的用法之一。它接受一个条件表达式作为输入,并返回满足该条件的元素的索引。 python import numpy as np # 创建一个数组 arr...
np.where有两种用法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...
一、np.where(condition, x, y) 1.返回值是一个和condition的shape相同的numpy 数组 2.当满足条件condition时,返回值中的元素从x中取,否则从y中取 二、np.where(condition) 1. 当只有condition时,返回值是满足condition的元素的下标 2. 返回值类型是一个tuple,例如a是2-D,则tuple的第一个元素代表行下标,...
np.where()的基本用法是：np.where(condition,x,y)，其中condition是一个逻辑条件，x和y分别是两个数组或标量。np.where()函数将比较condition中每个元素的值是否为真，如果为真，则返回x中对应位置上的元素，否则返回y中对应位置上的元素。下面是一个使用np.where()的简单示例：import numpy as np a = np....
np.where 和np.select 是NumPy 库中用于根据条件执行不同操作的函数。以下是这两个函数的基础概念、优势、类型、应用场景以及可能遇到的问题和解决方法。 np.where 基础概念 np.where 函数根据条件数组选择元素。其基本语法是 np.where(condition, [x, y]),其中 condition 是一个布尔数组,x 和y 是两个数组或...
numpy.where()有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,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...
它与传统的where语句类似,但在NumPy数组中提供了更高效和灵活的查找方式。 npwhere的基本语法如下: npwhere(array, condition) 其中,array是要查找的数组,condition是一个条件表达式,用于指定查找的条件。返回的结果是一个新的数组,包含满足条件的元素。 以下是一个简单的示例: import numpy as np arr = np.array...
np.where共两种用法: 第一种np.where(condition, x, y),即condition为条件,当满足条件输出为x,不满足条件则输出y.直接上代码: a = np.arange(10) //array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])print(np.where(a > 5, 1, -1)) ...
python中np.where的用法 `np.where`是一个非常有用的函数，它在NumPy库中，用于根据给定的条件返回满足条件的元素。其语法是`np.where(condition, x, y)`。当条件为真时，返回x，否则返回y。下面是一些关于`np.where`的详细解释和示例：1. **基本用法**：```python import numpy as np #创建一个numpy...