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

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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))) # <class 'tuple'="">   print(list(zip(*np.where(a < 4)))) # [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0)]   </class>