np.where

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

用法一

import numpy as np
np.where(condition, x, y)

condition中需要包含一个待处理的ndarray(这里记为A)，那么对于A中的每个元素，如果满足条件，则将这个元素替换为x，否则，将这个元素替换为y。

一个例子如下：

import numpy as np

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.where(A > 3, 1, 0)
print(res)

输出：

[0 0 0 1 1]

即，对于A中的每个元素，逐个对比其是否大于3，是则将对应位置"替换"为1，不是则为0。

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用法二

import numpy as np
np.where(condition)

类似的，对于A中的每个元素，检查其是否满足condition，如果是则返回其坐标。

一个例子如下：

import numpy as np

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.where(A > 3)
print(res)

输出：

(array([3, 4], dtype=int64),)

即下标3和下标4处的值满足条件。

可以发现，这里返回的其实是一个tuple，这个tuple的维度与数组本身维度一致，用于返回多维的坐标。

此外，通过简单套娃也可以将满足条件的值给取出来：

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.where(A > 3)
print(A[res])

输出：

[4 5]

此时效果等同于直接使用A[A>3]。