Numpy – 遍历np.where输出结果

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy中的np.where方法，并且演示如何遍历其输出结果。

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什么是Numpy中的`np.where`方法

np.where方法是Numpy中用于根据给定条件返回数组中符合条件的元素下标的方法。它有三个参数：condition、x、y。其中，condition是条件表达式，x是符合条件的元素在输出数组中的值，y是不符合条件的元素在输出数组中的值。

下面，我们通过一个简单的例子演示一下np.where的使用：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 3
print(np.where(condition, arr, 0))

输出结果为：

[0 0 0 4 5]

这个例子中，我们定义了一个数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])，以及一个条件表达式condition = arr > 3，表示数组中所有大于3的元素。我们调用了np.where(condition, arr, 0)，返回的是当元素符合条件时输出数组中对应位置的值（也就是arr数组中的值），否则就输出0。所以最后的输出结果就是[0 0 0 4 5]。

遍历`np.where`的输出结果

在上面的例子中，我们仅仅是输出了np.where的返回结果，但是有时候我们需要对这个结果进行遍历，以便进行一些操作。这时，可以用np.nditer方法来遍历输出结果。np.nditer是Numpy中用于遍历数组中元素的方法，可以对多维数组进行遍历，并支持多种遍历方式。

下面，我们通过一个例子演示如何遍历np.where的输出结果：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 3
output = np.where(condition, arr, 0)
with np.nditer(output, flags=['multi_index'], op_flags=['readonly']) as it:
    for x in it:
        print('%d,%d' % (it.multi_index, x))

输出结果为：

3,4
4,5

注意，在使用np.nditer时，我们需要指定两个参数：flags和op_flags。flags表示遍历时的方式，可以是c_index（以C语言风格的顺序遍历）或f_index（以Fortran风格的顺序遍历）。op_flags表示该操作是只读的还是可写的，使用readonly表示只读。