「numpyを使って、ある数値以下の配列を０にしたい。」
pythonで行列計算を行っていると、このような状況に出くわすことは多いのではないでしょうか？
この記事では、このような状況を一瞬で解決できる
np.whereの使い方を解説しています。
初心者向けに事例を交えて解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください。
それでは早速やっていきます！
np.whereの使い方
numpyで条件に応じて配列の数値を操作するには、np.whereというスキルを活用します。
np.whereの基本的な使い方は以下の通りです。
変数=np.where(A,B,C)
〇変数：変換後の配列の名前
〇A：変換前の配列に当てはめる条件
〇B：条件に当てはまった配列をどうゆう数値に変換するか
〇C：条件に当てはまらない配列をどうゆう数値に変換するか
とはいえ、これだけではイメージがわかないと思いますので、実際の使用例を見ていきましょう。
np.whereの使用例
以下の画像が実際にnp.whereをある行列に適用したときの結果になります。
※今回はanacondaプロンプト上でpythonを起動して操作した際の画面をご紹介します。
サンプルコードの解説
先ほど紹介したように、np.whereは
変数=np.where(A,B,C)
という形で適用します。
上の画像で言うと、変数、A,B,Cは
変数：MAT_B
⇒変換後の行列をMAT_Bという名前にしますよ～
A：MAT_A<=2
⇒MAT_Aの中の２以下の配列の数値を変換しますよ～
B：0
⇒Aの条件に当てはまった場所は０にしますよ～
C：MAT_A*2
⇒Aの条件に当てはまらなかった場所はもともとのMAT_Aから×２をしますよ～
というようになっています。
もともとの行列（MAT_A）は
１，２，３
２，３，４
３，４，５
だったので、MAT_A<2という条件は以下の☆の部分に適用されます。
☆，☆，３
☆，３，４
３，４，５
この☆の部分を0にしろ、それ以外の部分はもともとの数字×２をしろ、という命令になっていますので、今回の例の場合は
０，０，６
０，６，８
６，８，１０
という形になります。
実際の計算もそうなっていることが確認できますね。
今回は非常にシンプルな計算しか行いませんでしたが、このnp.whereの中で行列の積を計算させたり、np.whereの中でさらにnp.whereを使ったりすることで複雑な処理も一発で行うことが可能です。
ぜひ自分でいろいろと工夫してみて、どのような動きをするのか確認してみましょう。
おわりに
というわけで今回はpythonのnumpyを使って、条件に応じて配列の数値を変換する方法をご紹介しました。
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