numpy.where筛选二维数组
时间: 2024-08-14 16:01:15 浏览: 31
numpy库中的`where()`函数是一个非常有用的工具,用于根据指定条件在二维数组中选择元素并返回一个新的数组。它的基本语法是`numpy.where(condition, x, y)`,其中:
- `condition`:这是一个布尔型的二维数组,如果某个位置的值为True,则对应位置的结果来自数组`x`;如果为False,则来自数组`y`。
- `x` 和 `y`:这两个参数都是可以是相同形状或者与`condition`匹配形状的一维或二维数组,它们会被应用到满足相应条件的位置。
例如,假设你有一个二维数组`arr`,你想找出所有大于0的元素及其索引,你可以这样做:
```python
arr = np.array([[1, -2, 3], [4, -5, 6]])
mask = arr > 0
result = np.where(mask, arr, 0)
```
在这个例子中,`mask`会是一个布尔数组,表示原数组中每个元素是否大于0。`np.where(mask, arr, 0)`会选择出所有大于0的元素,并将其他位置填充为0。
相关问题
np.where()筛选二维数组
好的,关于你的问题,我可以给你一些帮助。np.where()函数可以用来根据某些条件筛选出一个二维数组中的元素。具体来说,np.where()函数会返回符合条件的元素的坐标,也就是一个二维数组的行列索引。下面是一个简单的例子:
```
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 使用 np.where() 函数筛选出大于 5 的元素
indices = np.where(arr > 5)
# 输出符合条件的元素的坐标
print(indices)
```
输出结果为:
```
(array([1, 2, 2]), array([2, 0, 1]))
```
这个结果表示,符合条件的元素分别在第 1 行第 2 列、第 2 行第 0 列和第 2 行第 1 列。
希望这个例子能够帮助你理解如何使用 np.where() 函数筛选二维数组中的元素。
用np.where()筛选二维float数组的元素
你可以使用np.where()函数筛选二维的float数组的元素。np.where()函数可以根据指定的条件,返回一个符合条件的数组元素的下标,你可以利用这个下标来获取符合条件的元素。
以下是一个简单的例子,假设我们有一个2x3的float数组a:
```
import numpy as np
a = np.array([[1.2, 2.3, 3.4],
[4.5, 5.6, 6.7]])
```
现在我们想筛选出所有大于等于3的元素,可以使用以下代码:
```
index = np.where(a >= 3)
result = a[index]
```
这里,np.where()函数返回了符合条件的元素的下标,然后我们使用这个下标来获取相应的元素。最终结果为:
```
array([3.4, 4.5, 5.6, 6.7])
```
注意,np.where()函数返回的下标是一个二元组,第一个元素是符合条件的元素在行方向上的下标,第二个元素是符合条件的元素在列方向上的下标。如果你只需要获取符合条件的元素而不需要它们的下标,你可以直接使用a[np.where(a>=3)]获取它们。
如果你还有其他问题,请随时问我。
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