1 python数据分析numpy基础之where三元表达式的矢量化

python的numpy库的where()函数返回满足条件的索引值，或者返回满足条件和不满足条件的元素值。

用法

 numpy.where(condition, [x, y], /)

描述

如果x和y没传，则返回满足条件condition的索引值组成的一维数组；

如果x和y有传，则condition为True取x，condition为False取y。

入参

condition：必选，array_like，bool

x,y：可选，array_like

condition为True，则从x取对应索引的元素，

condition为False，则从y取对应索引的元素。

出参

返回一维数组组成的元组，由满足条件的索引组成，或由x和y的元素组成。

1.1 入参condition

numpy.where()的入参condition为必选入参，表示产生索引或元素的条件。

如果condition作用于一维数组，则返回数组为一维数组的索引；

如果condition作用于二维数组，则返回2个一维数组组成的元组，第1个数组表示第1位索引，第2个数组表示第2为索引。

 >>> import numpy as np
 # 创建一维数组
 >>> ar1=np.array([1,11,2,12,3,5,6,8,10])
 >>> ar1
 array([ 1, 11,  2, 12,  3,  5,  6,  8, 10])
 # 只送condition
 # 返回ar1中元素大于5的索引组成的一维数组组成的元组
 >>> np.where(ar1>5)
 (array([1, 3, 6, 7, 8], dtype=int64),)
 
 # 创建二维数组
 >>> ar2=np.array([[1,12,3,13,5],[11,6,15,8,9]])
 >>> ar2
 array([[ 1, 12,  3, 13,  5],
        [11,  6, 15,  8,  9]])
 # 返回ar2中大于8的元素的索引，
 # 元组的第1个数组为满足条件的元素的第1位索引
 # 元组的第2个数组为满足条件的元素的第2位索引
 # 元组的第1个和第2个数组一一对应组成元素的第1和第2位索引
 # 12的索引为ar2[0,1]，存放在第1个数组的0和第2个数组的1
 >>> np.where(ar2>8)
 (array([0, 0, 1, 1, 1], dtype=int64), array([1, 3, 0, 2, 4], dtype=int64))

1.2 入参x,y

numpy.where()的入参x,y为可选入参，表示要获取返回值的地方，可以为标量或数组。

condition为True，则True位置的元素从x取对应索引的元素或值，

condition为False，则False位置的元素从y取对应索引的元素或值。

x和y可以都是标量，都是数组，或者标量和数组的组合。

 >>> import numpy as np
 # 创建二维数组
 >>> con=np.array([[1,12,3,13,5],[11,6,15,8,9]])
 >>> con
 array([[ 1, 12,  3, 13,  5],
        [11,  6, 15,  8,  9]])
 # con元素大于8的位置取值为'>8'
 # con元素小于8的位置取值为'<=8' xy>>> np.where(con>8,'>8','<=8')
 array([['<=8',>8', '<=8',>8', '<=8'],>8', '<=8',>8', '<=8',>8']], dtype='>> ar1=np.array([1,2,3,0,5])
 >>> ar2=np.array([11,12,13,10,15])
 >>> con=np.array([6,7,8,9,10])
 # con>8的元素索引位置取ar1对应索引位置的元素，否则取ar2的元素
 >>> np.where(con>8,ar1,ar2)
 array([11, 12, 13,  0,  5])
 >>> con>8
 array([False, False, False,  True,  True])
 # x,y为标量和数组的组合
 >>> np.where(con>8,'>8',con)
 array(['6', '7', '8', '>8', '>8'], dtype='<U11')

2 END

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