python中的np where_numpy中的np.where

`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。

相关问题

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。

2. 属性shape返回的是数组的维度，即每个维度上的元素个数。

3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。

4. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)

输出结果为：

[ 5  6  7  8  9 10]

5. 代码如下：

import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)

输出结果为：

[[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
 [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]

6. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(9).reshape(3,3)
array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]]
print(array)

输出结果为：

[[1 0 2]
 [4 3 5]
 [7 6 8]]

7. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)

输出结果为：

6

python中np.where

在Python中，np.where()函数用于返回满足条件的元素的下标。它可以接收一个参数，返回符合条件的下标，也可以接收三个参数，用于三目运算。\[1\]举个例子，如果我们有一个数组a = np.array(\[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3\])，我们可以使用np.where(a > 2)来找到数组中大于2的元素的下标，结果为(array(\[2, 5, 8\], dtype=int32),)。\[1\]另外，我们也可以使用a\[a > 2\]来直接返回满足条件的元素，结果为array(\[3, 3, 3\])。\[1\]

此外，np.where()函数还可以接收两个参数，用于替换数组中的元素。\[3\]举个例子，如果我们有一个数组a = np.arange(12).reshape(\[3, 4\])，我们可以使用np.where(a > 5, 1, 0)来将数组中大于5的元素替换为1，不大于5的元素替换为0，结果为array(\[\[0, 0, 0, 0\], \[0, 0, 1, 1\], \[1, 1, 1, 1\]\])。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 中 np.where](https://blog.csdn.net/erinapple/article/details/80838359)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python numpy使用记录3.数组元素筛选，np.where](https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/124092350)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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