Función Python Numpy.where()

1. La sintaxis de numpy.where()
2. Códigos de ejemplo: numpy.where() Sin [X, Y]
3. Códigos de ejemplo: numpy.where() Con 1-D Array
4. Códigos de ejemplo: numpy.where() Con 2-D Array
5. Códigos de ejemplo: numpy.where() Con múltiples condiciones

La función Numpy.where() genera los índices de el array que cumplen la condición de entrada, si x, y no están dados; o los elementos de el array de x o y basados en la condición dada.

La sintaxis de numpy.where()

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

Parámetros

Retorno

Devuelve una matriz. Si la condición es True, el resultado contiene elementos de x, y si la condición es False, el resultado contiene elementos de y.

Devuelve índices de el array es x, y no se dan.

Códigos de ejemplo: numpy.where() Sin [X, Y]

import numpy as np

m = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

n = np.where(m > 3)

print(n)

Resultado:

(array([3, 4], dtype=int64),)

Devuelve los índices de m, donde su elemento es mayor que 3 - a > 3.

Si necesitas el elemento en lugar de los índices,

Códigos de ejemplo: numpy.where() Con 1-D Array

import numpy as np

m = np.where([True, False, True], [1,2,3], [4, 5, 6])

print(m)

Resultado:

[1 5 3]

Cuando la condición es un array 1-D, numpy.where() función itera sobre el array de condiciones, y escoge el elemento de x si el elemento de condición es True, o el elemento de y si el elemento de condición es False.

Códigos de ejemplo: numpy.where() Con 2-D Array

import numpy as np

x = np.array([[10, 20, 30], [3, 50, 5]])
y = np.array([[70, 80, 90], [100, 110, 120]])
condition = np.where(x > 20, x, y)

print("Input array :")
print(x)
print(y)
print("Output array with condition applied:")
print(condition)

Resultado:

Input array :
[[10 20 30]
[ 3 50  5]]
[[ 70  80  90]
[100 110 120]]
Output array with condition applied:
[[ 70  80  30]
[100  50 120]]

Aplica la condición de x>20 a todos los elementos de x, si es True, entonces el elemento de x da como salida, y si es False, da el elemento de y.

Hacemos un ejemplo simplificado para mostrar cómo funciona.

import numpy as np

m = np.where(
    [[True, False, True], [False, True, False]],
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
    [[7, 8, 9], [10, 11, 12]],
)

print(m)

Resultado:

[[ 1  8  3]
 [10  5 12]]

Códigos de ejemplo: numpy.where() Con múltiples condiciones

También podríamos aplicar dos o múltiples condiciones en la función numpy.where().

import numpy as np

m = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

n = np.where((m > 1) & (m < 5), m, 0)

print(n)

Resultado:

[0 2 3 4 0]

Aplica las condiciones múltiples, m > 1 y m < 5, y devuelve el elemento si éste satisface ambas condiciones.

La lógica entre las condiciones múltiples no se limita a AND (&), sino que también se acepta OR (|).

import numpy as np

m = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

n = np.where((m < 2) | (m > 4), m, 0)

print(n)

Resultado:

[1 0 0 0 5]