Numpy数组中np.where方法如何详细解析和应用？

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`numpy.where` 函数有两种用法：

1.`np.where(condition, x, y)`：当条件满足时输出 `x`，不满足时输出 `y`。

2.如果是单维数组，可以理解为 `xv if c else yv for (c, xv, yv) in zip(condition, x, y)` 的形式，逐元素进行条件判断。

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)]

>>> 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。