numpy.where

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

Возвращает элементы, выбранные из x или y в зависимости от condition.

Примечание

Когда предоставлен только condition, эта функция является сокращением для np.asarray(condition).nonzero(). Для корректной работы с подклассами следует использовать nonzero напрямую. Остальная часть этой документации охватывает только случай, когда предоставлены все три аргумента.

Параметры

conditionarray_like, bool

Где True, возвращает x, в противном случае возвращает y.

x, yarray_like

Значения, из которых выбирать. x, y и condition должны быть совместимы для трансляции к некоторой форме.

Возвращает

outndarray

Массив с элементами из x где condition равно True, и элементами из y в противном случае.

См. также

choose

nonzero

Функция, которая вызывается, когда x и y опущены

Примечания

Если все массивы одномерны, where эквивалентно:

[xv if c else yv
 for c, xv, yv in zip(condition, x, y)]

Примеры

>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.where(a < 5, a, 10*a)
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 50, 60, 70, 80, 90])

Это также может быть использовано для многомерных массивов:

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

Формы x, y и условия транслируются вместе:

>>> x, y = np.ogrid[:3, :4]
>>> np.where(x < y, x, 10 + y)  # both x and 10+y are broadcast
array([[10,  0,  0,  0],
       [10, 11,  1,  1],
       [10, 11, 12,  2]])

>>> a = np.array([[0, 1, 2],
...               [0, 2, 4],
...               [0, 3, 6]])
>>> np.where(a < 4, a, -1)  # -1 is broadcast
array([[ 0,  1,  2],
       [ 0,  2, -1],
       [ 0,  3, -1]])