pythonnp.where

引用和提到了numpy模块中的np.where()函数，它有两种常用的用法。
第一种用法是np.where(condition, x, y)，其中condition是一个布尔数组，x和y是相同 shape 的数组。np.where()会根据 condition 的值来返回满足条件的元素在x和y中的对应位置的值。如果condition为True，则返回x对应位置的值，否则返回y对应位置的值。
例如，如果我们有一个数组arr，我们可以使用np.where(arr < 5)来返回arr中所有小于5的元素的索引位置。
第二种用法是np.where(condition, x, y)，其中condition是一个布尔数组，x和y可以是任意形状的数组。np.where()会根据 condition 的值来返回满足条件的元素在x和y中的对应位置的值。如果condition为True，则返回x对应位置的值，否则返回y对应位置的值。
例如，如果我们有一个数组arr，我们可以使用np.where(arr % 2 == 1, '奇数', arr)来将arr中的奇数元素替换成字符串'奇数'，其他元素保持不变。

相关问题

python np.where

np.where是NumPy库中的一个函数，用于根据给定的条件返回一个新的数组，该数组中的元素来源于两个数组，其中一个数组满足条件，另一个数组不满足条件。根据引用，np.where可以有多个条件，使用逻辑运算符进行组合，满足条件的元素被替换为指定的值，不满足条件的元素被替换为另一个指定的值。例如，当条件满足时，将数组中小于等于2的元素替换为1，其他元素替换为0。

根据引用，np.where还可以只有一个参数，此时参数表示条件，返回满足条件的元素的索引。例如，当条件满足时，返回数组中大于5的元素的索引。

总结起来，np.where用于根据条件返回相应的值或索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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: 100%"]
[ .reference_list ]

Python np.where

`np.where()`是一个NumPy库中的函数，用于根据给定的条件返回输入数组中的元素。它有两种用法：

1. `np.where(condition, x, y)`：当满足条件时输出x，不满足条件则输出y。

例如：

   import numpy as np
   a = np.arange(10)
   print(np.where(a > 5, 1, -1))
   # 输出：array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])

2. `np.where(condition)`：只有条件，没有x和y。它返回一个元组，其中包含满足条件的元素的索引。

例如：

   import numpy as np
   a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
   print(np.where(a > 5))
   # 输出：(array([2, 3, 3, 3]), array([0, 1, 2, 2]))

这个例子中，输出的元组中第一个数组是行索引，第二个数组是列索引。这意味着a[2,0]、a[3,1]、a[3,2]和a[3,2]是大于5的元素。