python 中numpy中narry.where

numpy中的narry.where函数是一个条件语句，在满足特定条件的情况下返回一个数组。它有三个参数：condition，x和y。如果condition为True，则返回x中对应元素的值，否则返回y中对应元素的值。

以下是一个使用numpy.where函数的示例：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个条件，即数组中大于2的元素
condition = arr > 2

# 使用numpy.where函数，对于满足条件的元素返回-1，否则返回1
new_arr = np.where(condition, -1, 1)

print(new_arr)

输出：

[ 1  1 -1 -1 -1]

在这个例子中，我们创建了一个数组arr和一个条件condition，即数组中大于2的元素。然后我们使用numpy.where函数，对于满足条件的元素返回-1，否则返回1。最后我们打印了新数组new_arr的值。

注意事项：

1. condition、x和y必须有相同的形状。

2. condition可以是一个任何类型的布尔数组，但是x和y必须是相同的数据类型。

3. 当x和y仅为单个值时，条件的输出将是一个标量。因此，x和y也可以表示两个标量值。

4. 当x和y都被省略时，numpy.where()将返回一个给定条件的元素的索引数组。

5. 如果condition，x和y都是numpy数组，则返回的数组将具有相同的类型和形状。

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在Python中，numpy.random.randn()是一个numpy库中的函数，用于生成一个指定形状的随机数数组，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。

具体来说，如果我们调用numpy.random.randn(m, n)，则会生成一个m行n列的数组，其中每个元素都是从均值为0、方差为1的正态分布中随机抽取的。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个2行3列的随机数数组
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

输出：

[[ 0.18313851 -0.85375361  0.47835931]
 [ 0.45642406 -1.90232113 -0.26312012]]

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`np.where` 是 NumPy 库中的一个函数，用于根据给定条件返回输入数组中满足条件的元素的索引或者值。它的使用方法如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = a > 3
print(np.where(condition))

这段代码会输出 `[3, 4]`，表示 `a` 数组中大于 3 的元素的索引。`np.where` 函数的第一个参数是条件，第二个参数是满足条件时返回的值，第三个参数是不满足条件时返回的值。如果只有一个参数，那么函数会返回满足条件的元素的索引。

`where` 函数是 Python 内置的函数，也可以用于根据条件返回元素的索引或者值。但是，它的用法与 `np.where` 函数略有不同。例如：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
condition = [True, False, False, True, True]
print([i for i, x in enumerate(a) if condition[i]])

这段代码实现了与上面相同的功能，但是需要用列表推导式手动遍历列表并返回满足条件的元素的索引。相比之下，`np.where` 函数更加方便快捷。