`np.where()` 是 NumPy 中一个非常实用且灵活的功能，主要用于根据条件筛选或替换数组中的元素。简单来说，它可以根据条件返回多个值之一。以下是一些常见的使用场景：

✨ 基本用法

语法为：`np.where(condition, x, y)`。当 `condition` 为 True 时，返回 `x`；否则返回 `y`。例如：

```python

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

result = np.where(arr > 2, '大', '小')

print(result) 输出：['小' '小' '大' '大']

```

💡 多维数组的应用

对于多维数组，`np.where()` 可以轻松实现复杂逻辑。比如筛选出大于某个值的所有元素索引：

```python

arr = np.array([[10, 20], [30, 40]])

indices = np.where(arr > 25)

print(indices) 输出：(array([1, 1]), array([0, 1]))

```

🚀 结合其他函数

`np.where()` 还可以与其他函数搭配使用，例如与 `sum()` 结合计算满足条件的总和：

```python

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

total = np.sum(np.where(arr % 2 == 0, arr, 0))

print(total) 输出：6

```

总之，`np.where()` 是数据分析和科学计算中的利器，灵活运用可以大幅提升效率！🌟