Numpy where函数输出含义解析：二维数组条件匹配结果疑问

我来给你掰扯清楚这个输出的意思哈！当你只给np.where()传入一个条件（比如x > 5）时，它返回的是所有满足条件的元素的索引坐标集合，而且是按数组的维度分开返回的——二维数组就返回两个数组，分别对应行和列的索引；三维数组会返回三个数组，对应三个维度的索引，以此类推。

咱们结合你的例子拆解：

• 你的数组x是一个3行3列的二维数组，行索引范围是0、1、2，列索引范围也是0、1、2。
• 满足x > 5的元素是第2行的所有元素（也就是6.、7.、8.），所以这些元素的行索引全部都是2，这就是第一个数组array([2, 2, 2])的含义；而它们的列索引分别是0、1、2，对应第二个数组array([0, 1, 2])。

把两个数组的元素一一配对，就是每个符合条件的元素的精确坐标：

• (2, 0) → x[2, 0] = 6.
• (2, 1) → x[2, 1] = 7.
• (2, 2) → x[2, 2] = 8.

再举个小例子帮你巩固：如果条件换成x > 3，np.where(x > 3)会返回(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))，对应的元素就是4.、5.、6.、7.、8.，你可以自己对应坐标验证下~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1050619