Modulul NumPy oferă o funcție numpy.where() pentru selectarea elementelor pe baza unei condiții. Returnează elemente alese dintre a sau b în funcție de condiție.
De exemplu, dacă toate argumentele -> condiție, a & b sunt transmise în numpy.where() atunci va returna elementele selectate din a & b în funcție de valorile din tabloul bool generate de condiție.
Dacă este furnizată numai condiția, această funcție este o prescurtare a funcției np.asarray (condiție).nonzero(). Deși diferit de zero ar trebui să fie preferat direct, deoarece se comportă corect pentru subclase.
Sintaxă:
numpy.where(condition[, x, y])
Parametri:
Aceștia sunt următorii parametri în funcția numpy.where():
condiție: array_like, bool
Dacă acest parametru este setat la True, randamentul x, în caz contrar, randamentul y.
x, y: array_like:
Acest parametru definește valorile dintre care să alegeți. x, y și condiția trebuie să fie difuzate într-o anumită formă.
Se intoarce:
Această funcție returnează matricea cu elemente din x unde condiția este adevărată și elemente din y în altă parte.
Exemplul 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)>
Exemplul 2: Pentru o matrice multidimensională
import numpy as np a=np.arange(12) b=np.where([[True, False], [True, True]],[[1, 2], [3, 4]],[[9, 8], [7, 6]]) b
Ieșire:
array([[1, 8], [3, 4]])
Exemplul 3: difuzarea x, y și condiția
import numpy as np x, y = np.ogrid[:3, :4] a=np.where(x > y, x, 10 + y) a
Ieșire:
array([[10, 11, 12, 13], [ 1, 11, 12, 13], [ 2, 2, 12, 13]])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am creat o matrice „a” folosind funcția np.arange().
- Am declarat variabila „b” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.where().
- Am trecut o matrice multidimensională de boolean ca condiție și x și y ca matrice întregi.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui b.
În ieșire, valoarea x a fost comparată cu valoarea y dacă a îndeplinit condiția, apoi va fi tipărită valoarea x în caz contrar, va imprima valoarea y, care a trecut ca argument în funcția where().
Exemplul 4: Difuzarea unei valori specifice
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)>