以下是关于“关于numpy.where()函数返回值的解释”的完整攻略。
在Python中，可以使用numpy库中的where()函数来获取numpy.array中满足条件的元素的索引。where()函数的语法如下：
numpy.where(condition[, x, y])
其中，condition表示条件，x表示满足条件的元素的值，y表示不满足条件的元素的值。如果x和y都没有指定，则返回满足条件的元素的索引值。
where()函数的返回值是一个元组，其中包含满足条件的元素的索引值。如果数组是多维的，则返回的元组中包含多个数组，每个数组对应一个维度。例如，对于一个二维数组，返回的元组中包含两个数组，第一个数组对应行，第二个数组对应列。
假设我们有一个一维numpy.array数组a，如下所示：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
我们可以使用where()函数来获取数组a中所有大于3的元素的索引值，示例代码如下：
indices = np.where(a > 3)
print(indices)
在上面的示例代码中，我们使用where()函数获取数组a中所有大于3的元素的索引值，并将结果存储在变量indices中。然后，我们输出了indices的值。
输出结果如下：
(array([3, ]),)
在这个例子中，where()函数返回了一个元组，其中包含一个数组。这个数组包含了所有大于3的元素的索引值。
假设我们有一个二维numpy.array数组a，如下所示：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
我们可以使用where()函数来获取数组a中所有大于3的元素的索引值，示例代码如下：
indices = np.where(a > 3)
print(indices)
在上面的示例代码中，我们使用where()函数获取数组a中所有大于3的元素的索引值，并将结果存储在变量indices中。然后，我们输出了indices的值。
输出结果如下：
(array([1, 1, 1, , 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))
在这个例子中，where()返回了一个元组，其中包含两个数组。第一个数组包含了所有大于3的元素的行索引值，第二个数组包含了所有大于3的元素的列索引值。
综上所述，“关于numpy.where()函数返回值的解释”的整个攻略包括where()函数的用法和两个示例。在实际应用中，可以根据具体需求使用where()函数来获取numpy.array中满足条件的元素的索引值，从而对数组进行操作。
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