首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

numpy where返回一个数组。我只需要索引

numpy where函数是一个用于根据指定条件返回数组中满足条件的元素索引的函数。它可以根据条件返回一个新的数组,其中包含满足条件的元素的索引。

使用numpy where函数,可以按照以下方式获取满足条件的元素索引:

代码语言:python
复制
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 2

indices = np.where(condition)
print(indices)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
(array([2, 3, 4]),)

这表示满足条件的元素索引为2、3和4。

numpy where函数的参数和返回值如下:

代码语言:python
复制
numpy.where(condition[, x, y])
  • condition:一个条件表达式,用于指定满足条件的元素。
  • x, y:可选参数,用于指定满足条件和不满足条件的元素的替代值。如果不提供这两个参数,则返回满足条件的元素索引。

numpy where函数的应用场景包括但不限于:

  • 数据过滤:根据条件过滤数组中的元素。
  • 数组索引:获取满足条件的元素的索引,进而进行进一步的操作。
  • 数组修改:根据条件修改数组中的元素值。

腾讯云提供了一系列与numpy相关的产品和服务,例如云服务器、云数据库、云存储等,可以满足各种云计算需求。具体产品和服务的介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上找到。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

np.max(a)返回数组a中的最大值,然后np.where(a == np.max(a))返回一个包含最大值位置索引的元组。这个元组被解包给了变量r和c,其中r表示行索引,c表示列索引。...np.argmax函数返回数组中最大值的索引,我们在这里直接将结果保存在变量m中。接着我们使用divmod(m, a.shape[1])来计算最大值索引m对应的行索引和列索引。...函数返回一个元组,包含商和余数。这里将商(整除结果)保存在变量r中,余数(模数)保存在变量c中。最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...只需要进行一次数组重塑操作。缺点:只能找到最大值的位置,无法处理多个元素具有相同最大值的情况。...正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

63810

Python进阶之NumPy快速入门(四)

排序 排序在数组中是一个十分重要的功能,我们介绍两个关键的排序函数: numpy.sort() 函数返回输入数组从小到大的排序值。...函数格式如下: numpy.arg 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...一个有六个元素是非零的,运行结果的形式是先给定行索引,然后是列索引。然后我们再把索引作为数组b的索引就可以挑选出数组b中所有非零元素,返回形式为一维数组。...() numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。...我们用np.where试图筛选所有大于3的元素。第一步是筛选出所有大于3元素对应的索引,然后把索引作为数组c的索引,就可以筛选出所有大于3的元素出来。

83030

数据分析 | Numpy进阶

回顾: Python数据分析之旅: 前戏 数据分析 | Numpy初窥 索引与切片 切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多,一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图: ?...多维数组 注意:直接给元素赋值,返回数组都有是视图,是直接映射到数据源上,如有改变也会影响到数据源 ? ? ? 说明:布尔索引与花式索引不常用,不作讲解! 通用函数运算 ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组,它们都有可以是标量值,在数据分析中where...用于布尔型数组的方法 ? 数据唯一化及集合运算 Numpy提供了一些针对一维ndarray的基本集合运算,最常用的就是np.unique,它用于找出数组中的唯一值并返回已排序的结果: ?...见下章公式 最后 关于Numpy教程当前就做到这里,下一篇会把整个知识点做一个知识网络图,以上只是Numpy的部分使用,如果单纯演示公式,意义不大。下一章,把所有的公式补上,方便查阅.

1.7K10

Python NumPy 基础

np.arange() 是一个很有用的函数,返回给定范围内的连续值,注意下标从0开始,不包括末尾值。 ? 下面是一些常用的数组创建函数 ?...对于多维数组索引,需要注意的是有一个“轴”的问题(matlab用户肯定很奇怪),其实就是行和列,下面有个图说明。 ? 再用个例子来说明下高维数组索引方式。 ?...除此之外还有一个布尔型索引,这个和matlab是一样的。 数组转置和轴对称 对于二维数组,可以使用T方法进行转置。 ?...简洁的where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。 其实和 Java 中的问号表达式也是异曲同工。...同样用随机数举一个例子, ? ====== 2016-06-27更新 ====== numpy.where 函数在求一个数组最大值/最小值所在位置的时候也很有用,例如: ?

1.3K10

Python-NumPy基础

此外,在用np.empty()创建空数组时,实际上返回的并不是空数组,而是一些未初始化的垃圾值。np.arange() 是一个很有用的函数,返回给定范围内的连续值,注意下标从0开始,不包括末尾值。...对于多维数组索引,需要注意的是有一个“轴”的问题(matlab用户肯定很奇怪),其实就是行和列,下面有个图说明。 ? 再用个例子来说明下高维数组索引方式。 ?...除此之外还有一个布尔型索引,这个和matlab是一样的。 数组转置和轴对称 对于二维数组,可以使用T方法进行转置。 ?...简洁的where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。 其实和 Java 中的问号表达式也是异曲同工。...同样用随机数举一个例子, ? ====== 2016-06-27更新 ====== numpy.where 函数在求一个数组最大值/最小值所在位置的时候也很有用,例如: ?

1.7K100

pandas 和 numpywhere 使用

参考链接: Python中的numpy.place 注意: df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2)  1. pandas.DataFrame.where...(data['a']>3, 3.0)    a  b   c   d 0  3  3   3   3 1  4  5   6   7 2  8  9  10  11 2.numpy.where  声明:...首先强调一下,where()函数对于不同的输入,返回值是不同的。   ...当数组是一维数组时,返回的值是一维的索引,所以只有一组索引数组  当数组是多维数组时,满足条件的数组返回的是值的位置索引,因此会有两组索引数组来表示值的位置。  ...②如果参数只有condition的话,返回值是condition中元素值为true的位置索引,且是以元组形式返回,元组的元素是ndarray数组,表示位置的索引  >>> np.where([[True

2K00

NumPy 数组连接、拆分、搜索、排序】

数组搜索 搜索数组 您可以在数组中搜索(检索)某个值,然后返回获得匹配的索引。...(x) 上例会返回一个元组:(array([3, 5, 6],) 意思就是值 4 出现在索引 3、5 和 6。...该方法从左侧开始搜索,并返回一个索引,其中数字 7 不再大于下一个值。 从右侧搜索 默认情况下,返回最左边的索引,但是我们可以给定 side=‘right’,以返回最右边的索引。...该方法从右边开始搜索,并返回一个索引,其中数字 7 不再小于下一个值。 多个值 要搜索多个值,请使用拥有指定值的数组。...[2, 4, 6]) print(x) 返回值是一个数组:[1 2 3] 包含三个索引,其中将在原始数组中插入 2、4、6 以维持顺序。

14010

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础:数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray:一种多维数组对象4.2 通用函数:快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

由于NumPy提供了一个简单易用的C API,因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库,外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。...基本的索引和切片 NumPy数组索引一个内容丰富的主题,因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...图4-1 NumPy数组中的元素索引 在多维数组中,如果省略了后面的索引,则返回对象会是一个维度低一点的ndarray(它含有高一级维度上的所有数据)。...花式索引 花式索引(Fancy indexing)是一个NumPy术语,它指的是利用整数数组进行索引。...无论数组是多少维的,花式索引总是一维的。 这个花式索引的行为可能会跟某些用户的预期不一样(包括在内),选取矩阵的行列子集应该是矩形区域的形式才对。

4.8K80

Numpy 学习笔记

在学习 numpy 之前,你总得在 python 上装上 numpy 吧,安装命令非常简单: pip install numpy 安装完成之后,只需要这样: import numpy 当然更多人的选择是这样...NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。...# 返回给定轴上的数组元素的总和 array([5, 7, 9]) >>> a.min() # 返回最小值 1 >>> a.argmax() # 返回最大值的索引...对数组进行切片和索引就像列表或任何其他 Python 序列一样。如果你熟悉 Python,想你并不会对他们感到陌生。...下面是一些具体的说明 方法 描述 reshape() 返回包含具有新形状的相同数据的数组 resize() 就地更改数组的形状和大小 ravel() 返回一个扁平的数组 将不同数组堆叠在一起 我们可以使用

60710

Python基础之数组和向量化计算总结

)    (2)转化数组的数据类型:astype()   astype生成一个新的数组 import numpy as np a=np.array([0.11,2.2,3]) print(a) b=a.astype...而对于高维数组的转置: import numpy as np a = np.arange(12).reshape(2, 2, 3)   #创建一个三维矩阵,由2个2*3的矩阵块组成 print(a)    ...,transpose()方法的参数需要得到一个由轴编号(轴编号自0开始)序列构成的元组才能对轴进行转置,只需要调换轴对应数字参数的顺序就可以将数组进行轴的变换。...:产生随机数random.randn()和random.rand(n)的区别random.randn(n)是从标准正态分布中返回一个或者多个样本值,random.rand(n,m)表示由位于(0,1)中的随机数填充的...三、数组编程 1、将条件逻辑作为数组操作  where() xarr=np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr=np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5

79630

NumPy 秘籍中文第二版:三、掌握常用函数

调用where() NumPy 函数以找到零分数的索引,其中小数部分是0: indices = np.where(fractions == 0) 找到零分数的第一个出现。...这些函数的说明如下: 函数 描述 ceil() 计算数组元素的上限 modf() 返回浮点数数字的分数和整数部分 where() 根据条件返回数组索引 ravel() 返回一个扁平数组 take() 从数组中获取元素...sort()函数返回数组的排序副本。 更多 检查结果可能是一个好主意。 稍微修改一下代码,找出哪两个 3 位数字产生我们的回文码。 尝试以 NumPy 方式实现最后一步。...我们将遍历所有可能的符号,并选择与每个符号相对应的开始状态索引。 使用where() NumPy 函数选择索引。...要获得特征值和特征向量,我们将需要linalg NumPy 模块和eig()函数: eig_out = numpy.linalg.eig(SM) print(eig_out) eig()函数返回一个包含特征值的数组和另一个包含特征向量的数组

72720

科学计算库—numpy随笔【五一创作】

8.1、numpy 本质是多维数组对象 list 类型转为 numpy 数组 更有利科学计算 8.1.1、为什么用 numpy?...2.NumPy数组存储在一个均匀连续的内存块中,访问更快;NumPy中的矩阵计算可以采用多线程的方式,计算更快。...3)叉乘(np.cross)、外乘(np.outer) 细说NumPy数组的四种乘法的使用 8.1.7、numpy 索引和切片操作 举个例子: 补充: 花式索引 通过整型数组进行索引 花式索引为什么有两层中括号...对象 等价表示 res = np.where(condition,x_arr,y_arr) #返回numpy对象 若条件 condition 成立,取 x_arr,否则取 y_arr 。...“视图”,而不是 copy np.sort(arr):返回的是原数组的 copy, 而不是“视图”,当有保留原 arr 需求时用这个

71440

完整图解:特征工程最常用的四个业务场景演示 | 文末留言送书

不仅可以水平拼接,numpy也提供了垂直拼接。这个函数经常用于,数据集扩充的时候,使用数组循环遍历一条条的加载到数据集比较麻烦,使用numpy提供的vstack方法会很方便的拼接到一起。...样本筛选 样本的筛选一般是挑选满足条件的行记录定位,再索引。引入一个场景,以 特征拼接、记录拼接生成的数据为例,统计label==4的样本有多少个?...当然不仅仅可以用于一维的索引查找,二维矩阵依然能够定位特定值的位置。 np.where(trains==4) ? 可以看到返回了两个独立的数组,很明显第一个数组是坐标$X$,第二个数组是坐标$Y$。...既然已经得到label等于4的行索引,那么就可以遍历行索引得到样本。除了遍历数组以外pandas提供了超级方便的接口。...Top N方法 假设有下面一组字典集合,该集合是统计文本词的频率,想找出文本中词频率的前两名的单词是什么?

1.1K20
领券