13518219792
这篇文章给大家分享的是有关numpy.where怎么用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到烟台网站设计与烟台网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都网站建设、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、网页空间、企业邮箱。业务覆盖烟台地区。
函数功能简单说明:
首先condition、x和y三个多维数组的维度必须可以广播.然后返回一个多维数组,这个多维数组的值根据condition来确定,如果condition的值是True,那么从x中取值,否则从y中取值.
实验代码展示:
Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> import numpy as np>>> a = np.arange(10)>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> np.where(a < 5, a, 20200910*a)array([ 0, 1, 2, 3, 4, 101004550, 121205460, 141406370, 161607280, 181808190])>>> np.where(a < 5, a, 10*a)array([ 0, 1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 80, 90])>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> >>> >>> np.where( [[True, False],[True, True]], [[1, 2],[3, 4]], [[9, 8], [7, 6]])array([[1, 8], [3, 4]])>>> >>> >>> x, y = np.ogrid[:3, :4]>>> x array([[0], [1], [2]])>>> y array([[0, 1, 2, 3]])>>> np.where(x < y, x, 10 + y) # both x and 10+y are broadcastarray([[10, 0, 0, 0], [10, 11, 1, 1], [10, 11, 12, 2]])>>> >>> >>> >>> a = np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 4], [0, 3, 6]])>>> a array([[0, 1, 2], [0, 2, 4], [0, 3, 6]])>>> np.where(a < 4, a, -1) # -1 is broadcastarray([[ 0, 1, 2], [ 0, 2, -1], [ 0, 3, -1]])>>> >>> >>>
感谢各位的阅读！关于“numpy.where怎么用”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
