numpy.where为您提供真实值的索引。
我希望这个分解能帮助你理解其中的逻辑：

a = np. array([[1,2],[3,4]])
#         0  1
# array([[1, 2],   # 0
#        [3, 4]])  # 1

a<4
#            0      1
# array([[ True,  True],    0
#        [ True, False]])   1

# flat version
# row:          0     0       1      1
# col:          0     1       0      1
# # array([[ True,  True], [ True, False]])

# keep only the True
# row:  [0, 0, 1]
# col:  [0, 1, 0]

np.where(a<4)
# (array([0, 0, 1]), array([0, 1, 0]))

np.where返回一个包含（在本例中）2个元素的元组。
第一元素是满足条件的元素的行索引。
第二元素是满足条件的元素的列索引。
要进行检查，请保存结果，例如：

ind = np.where(a < 4)

现在，当您运行a[ind]时，您将得到一个由满足以下条件的元素填充的一维数组，即：

array([1, 2, 3])

如果源数组具有更多维度，则生成的元组将具有更多组件。