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numpy.where() 用法详解

np.where(spikes)[0]没有条件

numpy.where (condition[, x, y])


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)]

  1. >>> aa = np.arange(10)
  2. >>> np.where(aa,1,-1)
  3. array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False,所以第一个输出-1
  4. >>> np.where(aa > 5,1,-1)
  5. array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])
  6. >>> np.where([[True,False], [True,True]], # 官网上的例子
  7. [[1,2], [3,4]],
  8. [[9,8], [7,6]])
  9. array([[1, 8],
  10. [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:

  1. >>> a = 10
  2. >>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]],
  3. [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]],
  4. [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]])
  5. array([['chosen', 'chosen'],
  6. ['chosen', 'chosen']], dtype='<U10')



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。

  1. >>> a = np.array([2,4,6,8,10])
  2. >>> np.where(a > 5) # 返回索引
  3. (array([2, 3, 4]),)
  4. >>> a[np.where(a > 5)] # 等价于 a[a>5]
  5. array([ 6, 8, 10])
  6. >>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
  7. (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]


下面看个复杂点的例子:

  1. >>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
  2. >>> a
  3. array([[[ 0, 1, 2],
  4. [ 3, 4, 5],
  5. [ 6, 7, 8]],
  6. [[ 9, 10, 11],
  7. [12, 13, 14],
  8. [15, 16, 17]],
  9. [[18, 19, 20],
  10. [21, 22, 23],
  11. [24, 25, 26]]])
  12. >>> np.where(a > 5)
  13. (array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]),
  14. array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]),
  15. array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]))
  16. # 符合条件的元素为
  17. [ 6, 7, 8]],
  18. [[ 9, 10, 11],
  19. [12, 13, 14],
  20. [15, 16, 17]],
  21. [[18, 19, 20],
  22. [21, 22, 23],
  23. [24, 25, 26]]]

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。



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