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。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:
> a = 10 > np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]], [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]], [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]]) array([['chosen', 'chosen'], ['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。
> a = np.array([2,4,6,8,10]) > np.where(a > 5) # 返回索引 (array([2, 3, 4]),) > a[np.where(a > 5)] # 等价于 a[a>5] array([ 6, 8, 10]) > np.where([[0, 1], [1, 0]]) (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:
> a = np.arange(27).reshape(3,3,3) > a array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]]) > np.where(a > 5) (array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])) # 符合条件的元素为 [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 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。
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
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.where(a == 5) print(b)
where方法将会返回一个元祖
(array([4]),)
此外还将介绍一个搜索奇数和偶数的方法(数组全都默认使用最上面的a数组)
可见,简单的判断余数即可
c = np.where(a%2 == 0) print(c) d = np.where(a%2 == 1) print(d)
返回:
(array([1, 3]),) (array([0, 2, 4]),)
关于np.where方法到这里就结束啦
Numpy,np.where
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 中国武警男声合唱团《辉煌之声1天路》[DTS-WAV分轨]
- 紫薇《旧曲新韵》[320K/MP3][175.29MB]
- 紫薇《旧曲新韵》[FLAC/分轨][550.18MB]
- 周深《反深代词》[先听版][320K/MP3][72.71MB]
- 李佳薇.2024-会发光的【黑籁音乐】【FLAC分轨】
- 后弦.2012-很有爱【天浩盛世】【WAV+CUE】
- 林俊吉.2012-将你惜命命【美华】【WAV+CUE】
- 晓雅《分享》DTS-WAV
- 黑鸭子2008-飞歌[首版][WAV+CUE]
- 黄乙玲1989-水泼落地难收回[日本天龙版][WAV+CUE]
- 周深《反深代词》[先听版][FLAC/分轨][310.97MB]
- 姜育恒1984《什么时候·串起又散落》台湾复刻版[WAV+CUE][1G]
- 那英《如今》引进版[WAV+CUE][1G]
- 蔡幸娟.1991-真的让我爱你吗【飞碟】【WAV+CUE】
- 群星.2024-好团圆电视剧原声带【TME】【FLAC分轨】