Python Numpy，其中包含来自文档的语法

试着教我自己一些python，我被文档搞糊涂了where函数是做什么的。有人能从下面的文档中一步一步地解释一下这个例子吗

>>> np.where([[True, False], [True, True]],
...          [[1, 2], [3, 4]],
...          [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
       [3, 4]])

---

基本用法如下：

np.where(condition, value if condition is True, value if condition is False)

在这种情况下：

条件为[[True，False]，[True，True]]

如果条件为真，则值为[[1,2]，[3,4]]

如果条件为False，则值为[[9,8]，[7,6]]

---

数组[[1,8]、[3,4]]的最终结果等于“条件为真时的值”中的数组，条件为假时的一个位置除外。在本例中，8的值来自第二个数组。

基本使用如下：

np.where(condition, value if condition is True, value if condition is False)

在这种情况下：

条件为[[True，False]，[True，True]]

如果条件为真，则值为[[1,2]，[3,4]]

如果条件为False，则值为[[9,8]，[7,6]]

数组[[1,8]、[3,4]]的最终结果等于“条件为真时的值”中的数组，条件为假时的一个位置除外。在本例中，8的值来自第二个数组。

基本语法是np。其中x，a，b，x为真，取a的元素，如果为假，取b的元素。它相当于这样的东西：

x=。[[1,0]，[1,1]]，而不是x=[[0,1]，[0,0]]

数组[[1,2]，[3,4]]+数组[[7,8]，[9,10]]

数组[[1,0]，[3,4]]+数组[[0,8]，[0,0]]=数组[[1,8]，[3,4]]

基本语法是np，其中x，a，b，x为真，取a的元素，如果为假，取b的元素。它相当于这样的东西：

x=。[[1,0]，[1,1]]，而不是x=[[0,1]，[0,0]]

数组[[1,2]，[3,4]]+数组[[7,8]，[9,10]]

数组[[1,0]，[3,4]]+数组[[0,8]，[0,0]]=数组[[1,8]，[3,4]]

---

我认为，当您添加换行符以将输入排列成矩阵形式时，情况变得非常清楚：

np.where( # First argument
         [[True, False], 
          [True, True]],
          # Second argument
          [[1, 2], 
           [3, 4]],
          # Third argument
          [[9, 8], 
           [7, 6]])

您可以将第一个参数视为一个掩码，用于确定应从以下两个输入元素中选择哪一个

结果

array([[1, 8],
       [3, 4]])

---

包含第二个参数中掩码为True的元素，以及第三个参数中掩码为False的元素。

我认为在添加换行符以将输入排列为矩阵时，情况会变得非常清楚：

np.where( # First argument
         [[True, False], 
          [True, True]],
          # Second argument
          [[1, 2], 
           [3, 4]],
          # Third argument
          [[9, 8], 
           [7, 6]])

您可以将第一个参数视为一个掩码，用于确定应从以下两个输入元素中选择哪一个

结果

array([[1, 8],
       [3, 4]])

---

包含第二个参数中掩码为True的元素和第三个参数中掩码为False的元素。

不确定在一般情况下，通过使用numpy学习Python是否是最好的方法。这实际上让我感到困惑，因为我认为必须满足整个第一个条件。因此，如果你不在相同的结构中设置条件，自动广播就开始了，其中一些人有点奇怪，他们不确定在一般情况下，通过使用numpy学习Python是否是最好的方法。这实际上让我感到困惑，因为我认为必须满足整个第一个条件。因此，如果你不在相同的结构中创造条件，自动广播就会发生，其中一些有点奇怪