如何使用np.where()[0] 和 np.where()[1]？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

具體如下：

import numpy as np
 
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print('a:', a)
print('np.where(a > 5):', np.where(a > 5))
print('a[np.where(a > 5)]:', a[np.where(a > 5)])
print('np.where(a > 5)[0]:', np.where(a > 5)[0])
print('np.where(a > 5)[1]:', np.where(a > 5)[1])
print(a[np.where(a > 5)[0], np.where(a > 5)[1]])

a: [[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
np.where(a > 5): (array([1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([2, 3, 0, 1, 2, 3]))
a[np.where(a > 5)]: [ 6 7 8 9 10 11]
np.where(a > 5)[0]: [1 1 2 2 2 2]
np.where(a > 5)[1]: [2 3 0 1 2 3]
[ 6 7 8 9 10 11]

np.where()[0] 表示行索引，np.where()[1]表示列索引

numpy.where() 有兩種用法：

1. np.where(condition, x, y)

滿足條件(condition)，輸出x，不滿足輸出y。

如果是一維數(shù)組，相當(dāng)于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]

>>> aa = np.arange(10)
>>> np.where(aa,1,-1)
array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0為False，所以第一個輸出-1
>>> np.where(aa > 5,1,-1)
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])

>>> np.where([[True,False], [True,True]],  # 官網(wǎng)上的例子
  [[1,2], [3,4]],
       [[9,8], [7,6]])
array([[1, 8],
  [3, 4]])

上面這個例子的條件為[[True,False], [True,False]]，分別對應(yīng)最后輸出結(jié)果的四個值。第一個值從[1,9]中選，因為條件為True，所以是選1。第二個值從[2,8]中選，因為條件為False，所以選8，后面以此類推。類似的問題可以再看個例子：

>>> a = 10
>>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]],
       [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]],
       [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]])

array([['chosen', 'chosen'],
    ['chosen', 'chosen']], dtype='
2. np.where(condition)
只有條件 (condition)，沒有x和y，則輸出滿足條件 (即非0) 元素的坐標(biāo) (等價于numpy.nonzero)。這里的坐標(biāo)以tuple的形式給出，通常原數(shù)組有多少維，輸出的tuple中就包含幾個數(shù)組，分別對應(yīng)符合條件元素的各維坐標(biāo)。
>>> a = np.array([2,4,6,8,10])
>>> np.where(a > 5)  # 返回索引
(array([2, 3, 4]),)  
>>> a[np.where(a > 5)]   # 等價于 a[a>5]
array([ 6, 8, 10])

>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))
上面這個例子條件中[[0,1],[1,0]]的真值為兩個1，各自的第一維坐標(biāo)為[0,1]，第二維坐標(biāo)為[1,0] 。
下面看個復(fù)雜點的例子：
>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>> a
array([[[ 0, 1, 2],
    [ 3, 4, 5],
    [ 6, 7, 8]],

    [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],

    [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]])

>>> np.where(a > 5)
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]),
 array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]),
 array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]))
# 符合條件的元素為
  [ 6, 7, 8]],

   [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],

   [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]]
所以np.where會輸出每個元素的對應(yīng)的坐標(biāo)，因為原數(shù)組有三維，所以tuple中有三個數(shù)組。
需要注意的一點是，輸入的不能直接是list，需要轉(zhuǎn)為array或者為array才行。比如range(10)和np.arange(10)后者返回的是數(shù)組，使用np.where才能達(dá)到效果。
看完上述內(nèi)容，你們掌握如何使用np.where()[0] 和 np.where()[1]的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
            

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