'''a[np.where(a >5)]# array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26]) np.where输出每个元素对应的坐标,原始数据是三维数组,则输出3个数组的tuple。 三、np.choose函数 1.介绍 同样的,np.choose实现根据条件选择相关元素,相比较for...
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,...
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...
np.where函数相当于三元表达式的向量版本,能够针对向量作三元操作,有两种使用方法。np.where(condition, x, y):当满足第一个参数条件时,where返回x,不满足第一个参数的条件时返回y。2.np.where(condition):只有condition,没有x,y则输出满足条件的坐标(下标),以元组的形式返回。
2. np.where(condition) 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。
所以np.where会输出每个元素的对应的坐标,因为原数组有三维,所以tuple中有三个数组。 补充 np.where和np.searchsorted同属于Numpy数组搜索的一部分,这里先介绍简单的where importnumpyasnp a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.where(a ==5)
np.where(condition)只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件元素的坐标。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。 元素筛选: 关系运算/extract()/where() 关系运算 关系运算的结果是布尔数组,而布尔数组可以用来筛选符合条件的元素。
情况2当输入参数只有condition时,返回的是满足条件 (即非0) 元素的索引,以元组tuple的形式返回,因为返回的是索引,所以输入condition有N维时,返回的tuple长度也就是N,看例子 # 情况 2)>>>np.where(a>5)(array([3,4],dtype=int64)
返回一个长度为a.ndim的元组(tuple),元组的每个元素都是一个整数数组(array)。 每一个array均是从一个维度上来描述其索引值。比如,如果a是一个二维数组,则tuple包含两个array,第一个array从行维度来描述索引值;第二个array从列维度来描述索引值。
In[16]:np.where(df==5)Out[16]:(array([1],dtype=int64),array([2],dtype=int64)) 可以看到结果返回了一个元祖tuple,里面有两个元素,都是np.ndarray类型的,第一个是行号,第二个是指明列的位置,所以5 是在第2行,第3列 如果我们想检查数据里面掺杂的缺失值NaN的位置的,同样可以用此方法。