NumPy 검색

np.where

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

Return elements chosen from x or y depending on condition.

• condition : 검색에 사용될 조건.
• x : condition이 True에 해당하는 위치에 지정되는 값 또는 array (검색에 사용된 ndarray로 broadcast처리 가능한 shape이어야 함)
• y : condition이 False에 해당하는 위치에 지정되는 값 또는 array (검색에 사용된 ndarray로 broadcast처리 가능한 shape이어야 함)

반환값

• x,y를 설정해준 경우엔 조건에 따라 해당 값으로 채워진 ndarray임.
• 아닌 경우, condition에 True에 해당하는 위치의 idx. ndim 2인 ndarray가 condition에 사용된 경우, 2개의 ndarray를 가지는 tuple이 반환되고, ndim 3인 ndarray의 경우에는 3개의 ndarray를 가지는 tuple임.

ref. NumPy API

numpy.where — NumPy v2.1 Manual

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Simple example

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3,4)
x = np.array([
    [ 0, 1, 2, 3],
    [10,11,12,13],
    [20,21,22,23]
   ])
y = np.zeros((3,4))
print(np.where(a > 5,x,y))

위의 경우,

5이하 값을 가지는 위치는 0 (y가 모든 위치의 값이 0이므로) 의 값을 가지고,

5를 초과하는 위치는 x의 해당 위치의 값을 가지는 ndarray를 반환.

 

결과는 다음과 같음.

[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0. 12. 13.]
 [20. 21. 22. 23.]]

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다음은 x,y를 지정하지 않은 경우의 예임.

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3,4)
print(np.where(a > 5)

결과는 다음과 같음.

(array([1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([2, 3, 0, 1, 2, 3]))

• 첫번째 ndarray는 axis 0에서 condition이 True(참)인 위치들의 index임.
• 두번째 ndarray는 axis 1에서 condition이 True(참)인 위치들의 index임.

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numpy.where의 반환값으로 얻어진 index를 활용하여

• 조건에 만족하는 위치는 1로
• 아닌 위치는 0인
• ndarray를 다음과 같이 얻을 수도 있다.

(보통은 x,y를 1, 0으로 지정하면 한번에 얻을 수 있음. 여기서는 index로 구성된 ndarray tuple을 어떻게 사용할 수 있는지를 확인하는 정도로 이해하면 될 듯 하다.)

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(-1,4)
coords = np.where( (a>3) & (a<8))
print(coords)
c = np.zeros_like(a) 
c[coords]=1
print(c)

 

위의 결과는 다음과 같다.

(array([1, 1, 1, 1]), array([0, 1, 2, 3]))
[[0 0 0 0]
 [1 1 1 1]
 [0 0 0 0]]

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추가 : 반환된 idx ndarray들의 tuple로 좌표를 요소로 갖는 ndarray만들기.

import numpy as np

a = np.array([
    [1,0,2],
    [3,0,0]])
coord_array = np.stack(np.where(a==0),axis=-1) 
coord_array

결과는 다음과 같음.

array([[0, 1],
       [1, 1],
       [1, 2]])

• numpy.zeros등으로 초기화하고 값을 설정할 때 사용할 수 있는 형태는 아님.
• 값 설정에 사용하려면, 각 axis별의 index를 따로 가지는 np.where에서 반환하는 형태를 사용해야함.

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기타 검색용 function

• numpy.nonzero(array) : Return the indices of the elements that are non-zero ( 행의 idx, 열의 idx를 가진 tuple).
• numpy.isnan(array) : Test element-wise for NaN and return as a boolean array (=array와 같은 shape).
• numpy.isinf(array) : Test element-wise for positive or negative infinity. Returns a boolean array of the same shape as x, True where x == +/-inf, otherwise False.

사실 numpy.where로 다 대체가 가능함.

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같이보면 좋은 자료들

https://ds31x.tistory.com/344

[Summary] NumPy(Numerical Python)