Numpy Python：为什么是how/where/where np.where

我到处都在讨论numpy的“where”功能，但我还是不明白

我有数千个（x，y，z）向量（x，y和z，介于-1和1之间）的数组/列表。我需要这些向量，比如说，y是<0.25，z>.90。x不是==0

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您将如何做到这一点？

有两种用法使用

np。其中

，一种用法有1个参数，另一种用法有3个参数。听起来您对1参数的情况很感兴趣，它只是

np.nonzero

的另一个名称

您提到了向量，所以我假设您对1d数组感兴趣，而不是2d或更高版本的稍微复杂一点的情况

以下是两个基本示例：

In [320]: np.where([1, 0, .2, 3, .222, 0])
Out[320]: (array([0, 2, 3, 4], dtype=int32),)

请注意，1和5缺失-这些是0的索引

In [321]: np.nonzero([True, False, False, True])
Out[321]: (array([0, 3], dtype=int32),)

0和3是2个真值的索引

A

其中

或涉及

y的
非零
为<.25，z>.90。x不是==0

减少了查找该逻辑表达式真值的索引

(y < .25) & (z > .90) & (x != 0)

现在，处理“数千个向量”变得更加复杂。这些“向量”是独立的，还是2d数组的“行”还是什么？

数据如下（示例）：

时间戳并不是一个主要的问题，但它需要保留。一个小文件可能有10000行，并且每天有多个文件。所以，我需要“where”的索引，比如y小于.25，z大于.90。还有x！=0

或者更一般地说：其中a1、a2和a3

应如何处理这一问题？谁会拿这个做什么？时间比内存使用更重要。我想用Python来做这件事，但我应该跳转到我的母语c吗

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线索？思想？建议？

您能提供一个正确类型和形状的所需输入/输出示例吗？

In [327]: x=np.linspace(-2,2,5); y=np.linspace(0,1,5); z=np.linspace(.5,1,5)
In [328]: (y<.25)&(z>.9)&(x!=0)
Out[328]: array([False, False, False, False, False], dtype=bool)
In [329]: (y<.25)|(z>.9)|(x!=0)
Out[329]: array([ True,  True, False,  True,  True], dtype=bool)
In [330]: np.where((y<.25)|(z>.9)|(x!=0))
Out[330]: (array([0, 1, 3, 4], dtype=int32),)

['17:54:03:421801', -0.714, 0.0114, 0.196]
['17:54:03:438803', 0.312, -0.0244, 0.312]
['17:54:03:444301', 0.137, -0.263, 0.908]
[...etc...]