摆弄了一会儿后，我发现了问题，并将它们张贴在这里，希望对其他人有所帮助。
直观地，
np.where就像问“ 告诉我这个数组中的位置满足给定条件 ”。
>>> a = np.arange(5,10)>>> np.where(a < 8) # tell me where in a, entries are < 8(array([0, 1, 2]),) # answer: entries indexed by 0, 1, 2
它还可以用于获取满足条件的数组中的条目：
>>> a[np.where(a < 8)] array([5, 6, 7]) # selects from a entries 0, 1, 2
当
a是2d数组时，
np.where()返回行idx的数组和col idx的数组：
>>> a = np.arange(4,10).reshape(2,3)array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])>>> np.where(a > 8)(array(1), array(2))
与1d情况一样，我们可以
np.where()用来获取2d数组中满足条件的条目：
>>> a[np.where(a > 8)] # selects from a entries 0, 1, 2
数组（[9]）
注意，当
a为1d时，
np.where()仍返回行idx的数组和col idx的数组，但是列的长度为1，因此后者为空数组。
