NumPyで条件に応じた処理を行うnp.whereの使い方

NumPyで条件に応じた処理を行うnp.whereの使い方
np.whereを使うとmap()のようなことができるらしい。便利そうだ
np.where(a,x,y)
aが条件式、Trueならx,Falseならyの値に書き換える

import numpy as np

a = np.arange(9).reshape((3, 3))
print(a)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
#  [6 7 8]]

print(np.where(a < 4, -1, 100))
# [[ -1  -1  -1]
#  [ -1 100 100]
#  [100 100 100]]
print(np.where((a > 2) & (a < 6) | (a == 7), -1, 100))
# [[100 100 100]
#  [ -1  -1  -1]
#  [100  -1 100]]

#条件を満たす要素を置換
print(np.where(a < 4, -1, a))
# [[-1 -1 -1]
#  [-1  4  5]
#  [ 6  7  8]]

print(np.where(a < 4, a, 100))
# [[  0   1   2]
#  [  3 100 100]
#  [100 100 100]]

#条件を満たす要素を処理
print(np.where(a < 4, a * 10, a))
# [[ 0 10 20]
#  [30  4  5]
#  [ 6  7  8]]

#条件を満たす要素のインデックス（位置）を取得
print(np.where(a < 4))
# (array([0, 0, 0, 1]), array([0, 1, 2, 0]))

print(type(np.where(a < 4)))
# 

print(list(zip(*np.where(a < 4))))
# [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0)]