Python 理解numpywhere函数

我一直试图理解numpy where函数，但没有取得任何进展。我可以理解一些简单的比较，比如where value>otherValue，但是这个例子，从文档中看并不是很清楚

我希望你能简单地解释一下。感谢您提供的任何帮助：

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

where（）

函数接受3个参数。条件，

x

和

y

。如中所述，如果同时指定了

x

和

y

，则输出数组包含条件为

True

的

x

元素和其他地方的

y

元素

对于第一行，它从

x

中选择

1

，从

y

中选择

8

（因为为False），对于第二行，因为两者都为True，所以它从

x

中选择它们

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

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

---

我认为我们可以让事情变得更简单，把重点放在

np.where

而不是嵌套列表上

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

我想你可以从这个简单的等价物中得到答案。简单地说，它只是从条件为True的第一个列表（

[1,2,3,4]

）和条件为False的第二个列表（

[9,8,7,6]

）中选择相应的元素

---

第一个条件为True，然后我们选择1（从对应位置的第一个列表中），第二个条件为False，我们选择8（从对应位置的第二个列表中），依此类推

单参数使用最为常见，与

np.nonzero

同义。这三个论点的情况几乎没有经常使用。不要觉得您必须充分理解它才能在自己的代码中使用。使用布尔掩码设置值还有其他方法。