PythonのNumPyライブラリには、条件に合った配列の要素のインデックスを返すnp.whereという関数があります。この関数は、条件がTrueになる要素に対して特定の操作を行ったり、Falseになる要素に対して別の操作を行ったりすることができます。
np.whereの基本的な使い方
まずは、np.whereの基本的な使い方から見ていきましょう。以下に示すように、np.whereは条件式を第一引数に指定するだけで、条件式がTrueになる要素のインデックスを得ることができます。
import numpy as np
# 配列の作成
a = np.arange(10)
# 偶数のインデックスを取得
indices = np.where(a % 2 == 0)
print(indices) # 出力: (array([0, 2, 4, 6, 8]),)
この例では、配列aの要素が偶数である位置のインデックスを取得しています。
条件による要素の置換
np.whereは、条件によって配列の要素を置換することも可能です。以下に示すように、np.whereの第二引数と第三引数にそれぞれ置換する値を指定することで、条件がTrueの要素は第二引数の値に、Falseの要素は第三引数の値に置換されます。
import numpy as np
# 配列の作成
a = np.arange(10)
# 5未満の要素はそのまま、5以上の要素は10倍にする
b = np.where(a < 5, a, 10 * a)
print(b) # 出力: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 80, 90])
この例では、配列aの要素が5未満であればそのままの値を、5以上であればその要素の10倍の値を持つ新しい配列bを作成しています。
以上、PythonのNumPyライブラリのnp.where関数の使い方について説明しました。この関数を使うことで、条件に合わせて配列の要素のインデックスを取得したり、要素を置換したりすることができます。データ分析などにおいて、このような操作は非常に便利なので、ぜひ覚えておきましょう。.