Модуль NumPy надає функцію numpy.where() для вибору елементів на основі умови. Він повертає елементи, вибрані з a або b залежно від умови.
Наприклад, якщо всі аргументи -> умова, a & b передано в numpy.where(), тоді він поверне елементи, вибрані з a & b залежно від значень у масиві bool, отриманих умовою.
Якщо вказано лише умову, ця функція є скороченням функції np.asarray (умова).nonzero(). Хоча напряму слід віддавати перевагу ненульовому, оскільки він правильно поводиться для підкласів.
Синтаксис:
numpy.where(condition[, x, y])
Параметри:
Це такі параметри у функції numpy.where():
умова: array_like, bool
Якщо для цього параметра встановлено значення True, yield x, інакше yield y.
x, y: array_like:
Цей параметр визначає значення для вибору. X, y і умова повинні транслюватися в певну форму.
Повернення:
Ця функція повертає масив з елементами з x, де умова має значення True, і елементами з y в іншому місці.
Приклад 1: np.where()
import numpy as np a=np.arange(12) b=np.where(a<6,a,5*a) b < pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have created an array 'a' using np.arange() function.</li> <li>We have declared the variable 'b' and assigned the returned value of np.where() function.</li> <li>We have passed the array 'a' in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of b.</li> </ul> <p>In the output, the values ranging from 0 to 5 remain the same as per the condition, and the other values have been multiplied with 5.</p> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 30, 35, 40, 45, 50, 55]) </pre> <h3>Example 2: For multidimensional array</h3> <pre> import numpy as np a=np.arange(12) b=np.where([[True, False], [True, True]],[[1, 2], [3, 4]],[[9, 8], [7, 6]]) b </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([[1, 8], [3, 4]]) </pre> <h3>Example 3: Broadcasting x, y, and condition</h3> <pre> import numpy as np x, y = np.ogrid[:3, :4] a=np.where(x > y, x, 10 + y) a </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([[10, 11, 12, 13], [ 1, 11, 12, 13], [ 2, 2, 12, 13]]) </pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have created an array 'a' using np.arange() function. </li> <li>We declared the variable 'b' and assigned the returned value of np.where() function.</li> <li>We have passed a multidimensional array of boolean as a condition and x and y as an integer arrays.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of b.</li> </ul> <p>In the output, the x value has been compared to y value if it satisfied the condition, then it will be printed x value otherwise, it will print y value, which has passed as an argument in the where() function.</p> <h3>Example 4: Broadcasting specific value</h3> <pre> x=np.array([[0,1,2],[0,2,5],[0,4,8]]) y=np.where(x<4,x,-2) y < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([[ 0, 1, 2], [ 0, 2, -2], [ 0, -2, -2]]) </pre> <hr></4,x,-2)></pre></6,a,5*a)>
Приклад 2: для багатовимірного масиву
import numpy as np a=np.arange(12) b=np.where([[True, False], [True, True]],[[1, 2], [3, 4]],[[9, 8], [7, 6]]) b
Вихід:
array([[1, 8], [3, 4]])
Приклад 3: Трансляція x, y та умови
import numpy as np x, y = np.ogrid[:3, :4] a=np.where(x > y, x, 10 + y) a
Вихід:
array([[10, 11, 12, 13], [ 1, 11, 12, 13], [ 2, 2, 12, 13]])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми створили масив 'a' за допомогою функції np.arange().
- Ми оголосили змінну 'b' і присвоїли повернуте значення функції np.where().
- Ми передали багатовимірний масив логічних значень як умову та x і y як масиви цілих чисел.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення b.
У вихідних даних значення x порівнюється зі значенням y, якщо воно задовольняє умову, тоді буде надруковано значення x, інакше буде надруковано значення y, яке передано як аргумент у функції where().
Приклад 4: Трансляція специфічного значення
x=np.array([[0,1,2],[0,2,5],[0,4,8]]) y=np.where(x<4,x,-2) y < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([[ 0, 1, 2], [ 0, 2, -2], [ 0, -2, -2]]) </pre> <hr></4,x,-2)>