numpy.where() detaillierte, Schritt-für-Schritt-Erklärung/Beispiele

Question

Ich habe Probleme zu verstehen numpy.where() trotz Lesen the doc, this post und this other post.

Kann jemand Schritt-für-Schritt kommentierte Beispiele mit 1D- und 2D-Arrays bereitstellen?

Answer 1

Nachdem ich eine Zeitlang herumgespielt habe, habe ich herausgefunden, was ich mache, und stelle sie hier, in der Hoffnung, dass es anderen hilft.

Intuitiv ist np.where wie fragen "sagen Sie mir, wo in diesem Array, Einträge eine gegebene Bedingung erfüllen".

>>> a = np.arange(5,10) 
>>> np.where(a < 8)  # tell me where in a, entries are < 8 
(array([0, 1, 2]),)  # answer: entries indexed by 0, 1, 2 

Es ist auch Einträge in einem Array verwendet werden kann, erhalten, die die Bedingung erfüllen:

>>> a[np.where(a < 8)] 
array([5, 6, 7])   # selects from a entries 0, 1, 2 

---

Wenn ein ein 2D-Array ist, np.where() gibt einen Array von Zeilen idx sind, und eine Reihe von col idx suchen:

>>> a = np.arange(4,10).reshape(2,3) 
array([[4, 5, 6], 
     [7, 8, 9]]) 
>>> np.where(a > 8) 
(array(1), array(2)) 

so dass, wie in 1d Fall können wir np.where() t verwenden o erhalten Einträge in dem 2D-Array, die die Bedingung erfüllen:

>>> a[np.where(a > 8)] # selects from a entries 0, 1, 2 

Array ([9])

---

Hinweis, wenn a 1d ist, kehrt np.where() immer noch eine Reihe von Zeilen idx der und einem Array von col idx aber Spalten sind von der Länge 1, so dass letztere leere Array ist.

Answer 2

Hier ist ein bisschen mehr Spaß. Ich habe festgestellt, dass NumPy sehr oft genau das tut, was ich mir wünsche - manchmal ist es für mich schneller, Dinge einfach zu versuchen, als die Dokumente zu lesen. Eigentlich ist eine Mischung aus beidem am besten.

Ich denke, Ihre Antwort ist in Ordnung (und es ist in Ordnung, es zu akzeptieren, wenn Sie möchten). Das ist nur "extra".

import numpy as np 

a = np.arange(4,10).reshape(2,3) 

wh = np.where(a>7) 
gt = a>7 
x = np.where(gt) 

print "wh: ", wh 
print "gt: ", gt 
print "x: ", x 

gibt:

wh: (array([1, 1]), array([1, 2])) 
gt: [[False False False] 
     [False True True]] 
x: (array([1, 1]), array([1, 2])) 

... aber:

print "a[wh]: ", a[wh] 
print "a[gt] ", a[gt] 
print "a[x]: ", a[x] 

gibt:

a[wh]: [8 9] 
a[gt] [8 9] 
a[x]: [8 9]