np.where 和 np.argwhere 都是 NumPy 库中用于查找满足条件的元素索引位置的函数，但它们之间有一些区别：

1. np.where：

• 返回满足条件的元素的坐标（行和列）的元组或者是一个包含行坐标和列坐标的 NumPy 数组。
• 如果被调用时只有一个条件参数，它返回一个包含满足条件的元素的坐标的元组 (row_indices, column_indices)。
• 如果被调用时有多个条件参数，它返回一个包含满足所有条件的元素的坐标的元组 (row_indices, column_indices)。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

indices = np.where(arr > 3)
print(indices)
# 输出：(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 0, 1, 2]))

2. np.argwhere：

• 返回一个包含满足条件的元素的索引的 NumPy 数组。
• 无论是否有多个条件参数，它始终返回一个包含满足条件的元素的索引的二维 NumPy 数组，其中每一行都代表一个满足条件的元素的索引，每一列代表一个维度的索引。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

indices = np.argwhere(arr > 3)
print(indices)
# 输出：[[1 0]
#      [1 1]
#      [2 0]
#      [2 1]
#      [2 2]]

总结：np.where 返回坐标元组或坐标数组，而 np.argwhere 始终返回索引数组。选择使用哪个函数取决于你的需求和对结果的期望格式。