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@ -27,6 +27,12 @@ numpy.where(condition, [x, y, ]/)
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## Finding indices
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## Finding indices
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We are using where is this mode:
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```python
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idx = numpy.where(condition)
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```
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### 2d example
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### 2d example
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```python
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```python
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@ -114,3 +120,95 @@ a = np.arange(0, 30).reshape((5, 3, 2))
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a[np.where(a > 15)] = 42
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a[np.where(a > 15)] = 42
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print(a)
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print(a)
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```
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```
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## Using conditions
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```python
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numpy.where(condition, x, y)
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```
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## Identity
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In this example nothing happens because independent of the condition the value from **a** is used:
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```python
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import numpy as np
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a = np.arange(0, 15).reshape((5, 3))
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a = np.where(a > 7, a, a)
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print(a)
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```
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Output:
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```python
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[[ 0 1 2]
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[ 3 4 5]
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[ 6 7 8]
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[ 9 10 11]
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[12 13 14]]
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```
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## x is a number
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```python
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import numpy as np
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a = np.arange(0, 15).reshape((5, 3))
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a = np.where(a > 7, 42, a)
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print(a)
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```
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Output:
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```python
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[[ 0 1 2]
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[ 3 4 5]
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[ 6 7 42]
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[42 42 42]
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[42 42 42]]
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```
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## y is a number
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```python
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import numpy as np
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a = np.arange(0, 15).reshape((5, 3))
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a = np.where(a > 7, a, 42)
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print(a)
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```
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Output:
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```python
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[[42 42 42]
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[42 42 42]
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[42 42 8]
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[ 9 10 11]
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[12 13 14]]
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```
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## x and y are numbers
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```python
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import numpy as np
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a = np.arange(0, 15).reshape((5, 3))
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a = np.where(a > 7, 0, 42)
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print(a)
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```
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Output:
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```python
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[[42 42 42]
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[42 42 42]
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[42 42 0]
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[ 0 0 0]
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[ 0 0 0]]
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```
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