np.where（）返回值

`numpy.where()` 函数是 NumPy 库中的一个条件索引函数，它根据给定的条件数组返回两个数组的元素对齐的布尔索引。当你提供三个参数：

1. 条件数组（condition array）：这是一个布尔型数组，表示在原数组中哪些元素满足条件。
2. 第一个数组（first array）：当条件为 `True` 时，返回的第一个数组中的相应元素。
3. 第二个数组（second array，可选）：如果第一个数组不适用（条件为 `False`），则返回这个数组中的相应元素。

`np.where()` 返回两个值：
- 第一个值是布尔类型数组，它的长度与原数组相同，对应于满足条件的元素。
- 第二个值是一个包含两个数组的元组，第一个数组是满足条件时从第一个数组取的值，第二个数组（如果有提供）则是条件不满足时从第二个数组取的值。

使用 `np.where()` 的主要目的是方便地进行条件筛选和数据的替代操作，尤其是在进行数组操作时，可以避免使用复杂的循环结构。

相关问题

np.where返回值

`np.where` 函数返回一个元组，包含满足条件的元素的索引。如果 `x` 是一个数组，那么 `np.where(x)` 返回一个元组 `(a, b)`，其中 `a` 是所有满足条件的元素的行索引，`b` 是所有满足条件的元素的列索引。如果 `x` 是一个布尔数组，那么 `np.where(x)` 返回一个元组 `(a, )`，其中 `a` 是所有为 `True` 的元素的索引。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
idx = np.where(arr > 2)
print(idx)  # 输出 (array([2, 3, 4]),)

在上面的例子中，数组 `arr` 中大于 2 的元素是 3、4、5，它们的索引分别是 2、3、4，因此 `np.where(arr > 2)` 返回 `(array([2, 3, 4]),)`。

np.where的返回值

np.where的返回值是满足条件的元素的索引或根据条件返回的相应值。具体来说，当np.where(condition)时，返回的是每个符合条件的元素的索引，以元组的形式表示。当np.where(condition, x, y)时，如果条件成立，则返回x，如果条件不成立，则返回y。需要注意的是，x和y的尺寸需要和条件满足的元素一致。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【每天一个Python小知识】NumPy中的np.where](https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/121119207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python中np.where()的使用方法](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/127340899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]