Faster-R-CNN（Python）.3: numpy.where()函数

读代码时候遇到numpy.where()，费了半天劲，终于理解了，分享一下。

格式

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

参数

condition : array_like, bool 
if conditon == True: 
取当前位置的x的值 
else： 
取当前位置的y的值

x, y : array_like, optional，x 和y 与condition尺寸相同

返回值

返回一个数组，或者由数组组成的元组。

根据定义条件返回元素，这些元素或者从x中获得，或者从y中获得。 
如果只给出条件，没有给出[,x, y]，返回条件中非零（True）元素的坐标。

实例理解

>>> np.where([[True, False], [True, True]],...          [[1, 2], [3, 4]],...          [[9, 8], [7, 6]])    array([[1, 8],           [3, 4]]) # True时从x取值，False时从y取值>>> np.where([[0, 1], [1, 0]]) # 只有condition，返回非零值的坐标   (array([0, 1]), array([1, 0]))>>> np.where([[0,1],[1,2]])   (array([0,1,1]), array([1,0,1]))>>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3)>>> np.where( x > 5 )    (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2]))>>> x[np.where( x > 3.0 )]               # Note: result is 1D.    array([ 4.,  5.,  6.,  7.,  8.])>>> np.where(x < 5, x, -1)               # 值替换    array([[ 0.,  1.,  2.],           [ 3.,  4., -1.],           [-1., -1., -1.]])
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

参考

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html 
http://www.bubuko.com/infodetail-1858534.html

Bonne courage!