在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
在本教程中,我们将讨论如何在 numpy 数组中查找元素的第一个索引。
使用 where()
函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
numpy 模块中的 where()
函数用于返回一个数组,该数组包含满足某些条件的元素的索引。条件在函数中指定。
我们可以使用它来查找数组中特定值的第一个索引,如下所示。
a = np.array([7,8,9,5,2,1,5,6,1])
print(np.where(a==1)[0][0])
输出:
5
使用 nonzero()
函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
nonzero()
函数返回 numpy 数组中所有非零元素的索引。它为多维数组返回多个数组的元组。
与 where()
函数类似,我们也可以指定条件,以便它也可以返回特定元素的位置。
例如,
a = np.array([7,8,9,5,2,1,5,6,1])
print(np.nonzero(a==1)[0][0])
输出:
5
为了最基本的目的,where()
和 nonzero()
函数看起来很相似。where()
函数的区别在于,当你希望从数组 a
中选取某些条件为 True
时的元素,以及从数组 b
中选取该条件为 False
时的元素。
使用 argmax()
函数在 numpy 数组中查找元素的第一个索引
argmax()
查找数组中最大元素的索引。我们可以在函数中指定相等条件,并找到所需元素的索引。
例如,
a = np.array([7,8,9,5,2,1,5,6,1])
print(np.argmax(a==1))
输出:
5
使用 index()
函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
在这种方法中,我们将首先使用 tolist()
函数将数组转换为列表。然后,我们将使用 index()
函数,该函数将返回指定元素的位置。
以下代码实现了这一点。
a = np.array([7,8,9,5,2,1,5,6,1])
print(a.tolist().index(1))
输出:
5
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