Numpy의 배열 검색 np.where 방법 상세 소개

numpy.where (condition[, x, y])numpy.where () 에는 다음 두 가지 방법이 있습니다.

1. np.where(condition, x, y)

조건 충족(condition), 출력 x, 출력 y 충족하지 않습니다.
만약 1차원 그룹이라면 [xv if c else yv for (c, xv, yv) in zip (condition, x, y)]

>>> aa = np.arange(10)
>>> np.where(aa,1,-1)
array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0 False， -1
>>> np.where(aa > 5,1,-1)
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1])

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

위의 이 예의 조건은 [[True, False], [True, False]]로 각각 마지막 출력 결과에 대응하는 네 개의 값이다.첫 번째 값은 [1,9]에서 선택하고 조건이 True이기 때문에 1을 선택합니다.두 번째 값은 [2,8]에서 선택하고 조건이 False이기 때문에 8을 선택하고 그 뒤로 유추한다.이와 유사한 문제는 다음 예제를 참조하십시오.

>>> a = 10
>>> np.where([[a > 5,a < 5], [a == 10,a == 7]],
       [["chosen","not chosen"], ["chosen","not chosen"]],
       [["not chosen","chosen"], ["not chosen","chosen"]])

array([['chosen', 'chosen'],
    ['chosen', 'chosen']], dtype='<U10')

2. np.where(condition)

조건(condition)만 있고 x와 y가 없으면 조건(즉 0이 아닌) 요소를 만족시키는 좌표 (numpy.nonzero와 동일) 를 출력합니다.이곳의 좌표는tuple의 형식으로 제시된다. 보통 원수조는 몇 차원이고 출력된tuple에는 몇 개의 수조가 포함되어 있으며 각각 조건원소에 부합되는 각 차원 좌표에 대응한다.

>>> a = np.array([2,4,6,8,10])
>>> np.where(a > 5)  #  
(array([2, 3, 4]),)  
>>> a[np.where(a > 5)]   #   a[a>5]
array([ 6, 8, 10])

>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))

위의 이 예 조건 중 [[0,1],[1,0]의 진가는 두 개의 1이고 각자의 1차원 좌표는 [0,1], 2차원 좌표는 [1,0]이다.
다음은 복잡한 예입니다.

>>> a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>> a
array([[[ 0, 1, 2],
    [ 3, 4, 5],
    [ 6, 7, 8]],

    [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],

    [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]])

>>> np.where(a > 5)
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]),
 array([2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]),
 array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]))

#  
  [ 6, 7, 8]],

   [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],

   [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]]

그래서 np.where는 모든 요소에 대응하는 좌표를 출력합니다. 원수조는 3차원이기 때문에tuple에는 세 개의 수조가 있습니다.

보충하다

np.where와 np.searchsorted는 Numpy 그룹 검색의 일부분입니다. 간단한 where를 소개합니다.

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.where(a == 5)

print(b)

where 방법은 원조로 돌아갈 것이다

(array([4]),)

이 밖에 홀수와 짝수를 검색하는 방법도 소개할 것이다.
이를 통해 알 수 있듯이 간단하게 잔수를 판단하면 된다

c = np.where(a%2 == 0)
print(c)

d = np.where(a%2 == 1)
print(d)

반환:

(array([1, 3]),)
(array([0, 2, 4]),)

np.where 방법은 여기까지입니다.
Numpy의 그룹 검색에 대한 np입니다.where 방법에 대한 상세한 소개는 여기까지 하겠습니다.where 내용은 저희 이전의 글을 검색하거나 아래의 관련 글을 계속 훑어보시기 바랍니다. 앞으로 많은 응원 부탁드립니다!