1. **基本用法**：```python import numpy as np #创建一个numpy数组 arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])#使用np.where函数找到数组中大于30的元素 result = np.where(arr > 30)print(result) #输出：(array([3, 4, 5]),)```在这个例子中，`np.where`返回了一个元组，包含一个数组。
import numpy as np # 创建两个输入数组 array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # 创建条件数组 condition = np.array([True, False, True, False, True]) # 使用np.where函数添加数组 result = np.where(condition, array1, array2) print(resu...
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,所以第一个输出-1>>>np.where...
a = np.arange(10)# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.where(a,1, -1)# array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])np.where(a >5, a, a*10)# array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 6, 7, 8, 9]) 多维数组同样可以使用,取满足条件的对应元素。 conditio...
1. np.where函数的基本用法 np.where是NumPy库中的一个函数,它根据条件表达式返回输入数组中满足条件的元素的索引。如果条件为真(非零),则返回对应元素的索引;如果条件为假(零),则不返回索引。它通常用于条件筛选或基于条件的索引操作。 2. 展示如何在np.where中使用单一条件 python import numpy as np # 创建...
使用np.where(): np.where(判断条件,为真时的处理,为假时的处理) x = np.where(x%2==1, x+1, x) 3. 三目运算符更为奇特的用法 // C/C++ int max, min; n > m ? (max = n, min = m):(max = m, min = n); // 此时的三目运算符不在等号右侧,用于赋值,而是做一些操作 ...
第一种用法 np.where(conditions,x,y) if (condituons成立): 数组变x else: 数组变y importnumpyasnp''' x = np.random.randn(4,4) print(np.where(x>0,2,-2)) #试试效果 xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5]) ...
python中np.where的使用方法 简介 本文简单介绍一下numpy中的where的条件选择的使用。工具/原料 python numpy pandas 方法/步骤 1 现有一个数据框df，共三列'name','age','grade'。importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Lucy','Jack'...
where()的用法 首先强调一下,where()函数对于不同的输入,返回的只是不同的。 1当数组是一维数组时,返回的值是一维的索引,所以只有一组索引数组 2当数组是二维数组时,满足条件的数组值返回的是值的位置索引,因此会有两组索引数组来表示值的位置 [code]xx,yy,zz= np.where(Mask) ...