Numpy Where() 使用详细介绍
Numpy where()函数是一个功能强大的工具，可用于过滤列表、元组和 Numpy 数
组中的数组元素。它通过使用条件谓词来工作，类似于 SQL 查询中 WHERE 或
HAVING 子句中使用的逻辑。如果您不熟悉 SQL，也没关系 - 您无需了解它即
可继续学习本教程。
当您有一个数组并且需要根据其值以不同方式分析其元素时，通常会使用
np.where()。例如，您可能需要用零替换负数，或者用更有意义的值替换缺失值
（例如 None 或 ）np.nan。运行 时 where()，您将生成一个包含分析结果的新数
组。
使用时，通常需要提供三个参数 where()。首先，提供一个条件，原始数组中的
每个元素都与该条件相匹配。然后，提供两个附加参数：第一个参数定义如果元
素符合条件，则要执行的操作；第二个参数定义如果元素不符合条件，则要执行
的操作。
如果你觉得这一切听起来与 Python 的三元运算符类似，那你就对了。逻辑是一
样的。
注意：在本教程中，您将使用二维数组。但是，相同的原理可应用于任何维度的
数组。
如何使用 Numpy 编写条件表达式 where()
最常见的使用场景之一 where()是当您需要根据某些条件用其他值替换
Numpy 数组中的某些元素时。
考虑以下数组：
Python
>>> import Numpy as np
>>> test_array = np.array(
... [
... [3.1688358, 3.9091694, 1.66405549, -3.61976783],
... [7.33400434, -3.25797286, -9.65148913, -0.76115911],
... [2.71053173, -6.02410179, 7.46355805, 1.30949485],
... ]
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