如何在Python使用具有多个条件的 NumPy where() ？

在Python，NumPy 有许多库函数来创建数组，其中之一是根据另一个数组的满足条件创建数组。所述numpy.where（）函数返回在输入阵列，其中所述给定条件成立的元素的索引。

句法：

numpy.where(condition[, x, y])

Parameters:

• condition : When True, yield x, otherwise yield y.
• x, y : Values from which to choose. x, y and condition need to be broadcastable to some shape.

Returns: [ndarray or tuple of ndarrays] If both x and y are specified, the output array contains elements of x where condition is True, and elements from y elsewhere.

如果给出唯一条件，则返回元组 condition.nonzero()，条件为 True 的索引。在上面的语法中，我们可以看到 where()函数可以接受两个参数，其中一个是必需的，另一个是可选的。如果条件的值为真，则将根据索引创建一个数组。

示例 1：

Numpy where() 使用逻辑 OR 具有多个条件。

Python3

# Import NumPy library
  
import numpy as np
  
# Create an array using the list
  
np_arr1 = np.array([23, 11, 45, 43, 60, 18, 
                    33, 71, 52, 38])
print("The values of the input array :\n", np_arr1)
  
  
# Create another array based on the 
# multiple conditions and one array
new_arr1 = np.where((np_arr1))
  
# Print the new array
print("The filtered values of the array :\n", new_arr1)
  
# Create an array using range values
np_arr2 = np.arange(40, 50)
  
# Create another array based on the 
# multiple conditions and two arrays
new_arr2 = np.where((np_arr1), np_arr1, np_arr2)
  
# Print the new array
print("The filtered values of the array :\n", new_arr2)

输出：

示例 2：

Numpy where() 使用逻辑 AND 具有多个条件。

蟒蛇3

# Import NumPy library
  
import numpy as np
  
# Create two arrays of random values
np_arr1 = np.random.rand(10)*100
np_arr2 = np.random.rand(10)*100
  
  
# Print the array values
print("\nThe values of the first array :\n", np_arr1)
print("\nThe values of the second array :\n", np_arr2)
  
  
# Create a new array based on the conditions
new_arr = np.where((np_arr1), np_arr1, np_arr2)
  
# Print the new array
print("\nThe filtered values of both arrays :\n", new_arr)

输出：

示例 3：

Numpy where() 在多维数组中具有多个条件。

蟒蛇3

# Import NumPy library
  
import numpy as np
  
# Create two multidimensional arrays of 
# integer values
np_arr1 = np.array([[6, 13, 22, 7, 12],  
                    [7, 11, 16, 32, 9]])
np_arr2 = np.array([[44, 20, 8, 35, 10],  
                    [98, 23, 42, 6, 13]])
  
# Print the array values
print("\nThe values of the first array :\n", np_arr1)
print("\nThe values of the second array :\n", np_arr2)
  
# Create a new array from two arrays based on
# the conditions
new_arr = np.where(((np_arr1 % 2 == 0) & (np_arr2 % 2 == 1)), 
                   np_arr1, np_arr2)
  
# Print the new array
print("\nThe filtered values of both arrays :\n", new_arr)

输出：

结论：

NumPy 中的where()函数用于从具有多个条件的现有数组创建一个新数组。