极客笔记Numpy中将列表值应用于Numpy.where
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的Numpy.where函数以及如何将列表值应用于它。 Numpy是Python中最常用的科学计算库之一。它通过提供数组对象和计算工具来简化数学、科学和工程计算任务。Numpy提供了许多函数来处理数组和矩阵等数据结构。本文将着重介绍Numpy.where函数，并展示如何使用Numpy.where函数以及如何将列表值应用于它。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy.where函数
Numpy.where函数是一个非常有用的函数。它根据给定的条件返回输入数组中元素的索引。该函数属于Numpy库的一部分，可以用于任何Numpy数组或Python列表。
下面是Numpy.where函数的基本语法：
numpy.where(condition[, x, y])
该函数有三个参数：condition（必需）， x（可选），y（可选）。condition指的是一个布尔型数组，它决定了x和y中的对应元素是否返回为输出数组中的元素。如果condition中的任何元素为True，则在输出数组中的对应位置选择x中的元素，否则选择y中的元素。以下是一个使用Numpy.where函数的例子：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
output = np.where(arr > 3)
print(output)
输出： array([3, 4],)
在上面的例子中，我们首先创建了一个Numpy数组arr，然后通过使用Numpy.where函数过滤了条件arr > 3的元素。最后，该函数返回输出数组output，其中output = array([3, 4],)仅包含arr中所有大于3的索引。
当然，我们还可以使用条件表达式进行Numpy.where函数的筛选。 例如：
import numpy as np
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print(x)
print(np.where( x > 5 ))
这里，我们使用了Numpy.arange函数来创建一个Numpy矩阵x，然后使用np.where函数仅选择x中大于5的元素。
将列表值应用于Numpy.where
有时，我们需要使用列表中的值作为Numpy.where条件。这可以通过将Numpy数组转换为Python列表，然后将其作为条件输入来实现。 例如：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
filter = [True, False, False, True, True]
output = np.where(filter, arr, -1)
print(output)
输出： array([ 1, -1, -1, 4, 5])
在上面的例子中，我们首先创建了一个Numpy数组arr，然后手动创建了一个布尔型列表，作为输入条件filter。最后，我们使用np.where函数来选择arr中对应于filter中的True元素的元素，而将所有其他元素设置为-1。
同样的方法也适用于使用Python列表作为条件，而不是使用Numpy数组。 例如：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
filter = [1, 0, 0, 1, 1]
output = np.where(filter, arr, -1)
print(output)
输出： array([ 1, -1, -1, 4, 5])
在上面的例子中，我们将filter从布尔型列表更改为整数列表，并得到了与以前相同的结果。
总结
在本文中，我们介绍了Numpy.where函数及其基本语法。同时，我们还讨论了如何将列表值应用于Numpy.where函数，并给出了一些例子。 无论是来自Numpy数组还是Python列表，Numpy.where函数都提供以灵活的方式对数组进行筛选和操作，使得数据处理变得简单和高效。掌握这个函数将有助于您更好地处理Numpy数组和更准确地分析和处理数据。