1.np.where()
Использование 1:
1.np.where(condition,x,y) При наличии трех параметров вwhere первый параметр представляет условие.Когда условие истинно, методwhere возвращает x, а когда условие неверно,where возвращает y .
Пример 1:
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print("a:", a)
b = np.where( a>5, a, 0)
print("b:",b)
==============================================
a: [[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
b: [[0 0 0]
[0 0 6]
[7 8 9]]Использование 2:
2.np.where(condition) Когда вwhere есть только один параметр, этот параметр представляет условие.Если условие истинно, тоwhere возвращает координаты каждого элемента, соответствующего условию, в форме кортежа .
Пример 2:
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print("a:", a)
b = np.where(a > 3)
print("b:", b)
============================================
a: [1 2 3 4 5 6 7]
b: (array([3, 4, 5, 6]),)2. np.argwhere()
Применение:
np.argwhere(а)
Эта функция хочет добиться возврата индекса всех значений больше 1 в массиве a.
Пример:
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print("a:",a)
b = np.argwhere(a>1)
print("b:",b)
=======================================
a: [[0 1 2]
[3 4 5]]
b: [[0 2]
[1 0]
[1 1]
[1 2]]