np.where替换值

`np.where`是NumPy库中的一个函数，它主要用于根据条件对数组中的元素进行替换。这个函数的基本语法是：

np.where(condition, x, y)

- `condition`: 这是一个布尔数组，决定哪些元素会被处理。如果`condition`为`True`，则对应位置的`x`值会被应用；如果为`False`，则对应位置的`y`值会被应用。
- `x` 和 `y`: 这两个参数通常也是数组，它们的形状需要和`condition`匹配。`x`和`y`分别提供了新的值，当`condition`为`True`或`False`时用来替换原数组中对应位置的值。

例如，如果你有一个数组`arr`，你想将所有小于0的元素替换为0，你可以这样做：

new_arr = np.where(arr < 0, 0, arr)

这会创建一个新的数组`new_arr`，其中`arr`中小于0的元素被替换为0，其他元素保持不变。

相关问题

retinex = np.where(retinex < 0, 0, retinex) retinex = np.where(retinex > 1, 1, retinex)

这段代码的作用是将一个Numpy数组中的值限制在0到1之间。具体来说，它使用了Numpy中的where函数，对于数组中每个元素进行判断，如果该元素小于0，则将其替换为0；如果该元素大于1，则将其替换为1；否则不做修改。最终得到的数组所有元素都在0到1之间。这个操作常用于图像处理中，用于对图像进行归一化或者增强。

np.where

`np.where()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于根据给定的条件从数组中选择元素。它的语法如下：

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

其中，`condition` 是一个布尔型数组，表示需要进行选择的元素的条件；`x` 和 `y` 是可选参数，表示在满足条件和不满足条件时的选择。如果只给出 `condition` 参数，则返回满足条件的元素的索引；如果同时给出 `x` 和 `y` 参数，则返回一个数组，其中满足条件的元素用 `x` 参数对应的值替换，不满足条件的元素用 `y` 参数对应的值替换。