numpy.array如何获取元素的索引

在`numpy`中，可以使用`numpy.where()`函数来获取数组中元素的索引。

示例代码如下：

import numpy as np

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

# 获取元素7的索引
idx = np.where(arr == 7)
print("元素7的索引为：", idx[0][0])

输出结果为：

元素7的索引为： 3

如果要获取多个元素的索引，可以将它们放在一个数组中，然后使用`numpy.in1d()`函数来判断数组中的元素是否在目标数组中。示例代码如下：

import numpy as np

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

# 获取元素2和4的索引
idx = np.where(np.in1d(arr, [2, 4]))[0]
print("元素2和4的索引为：", idx)

输出结果为：

元素2和4的索引为： [2 6]

其中，`np.in1d()`函数返回一个布尔型数组，表示目标数组中是否包含数组中的元素。`np.where()`函数可以返回符合条件的元素的索引。

相关问题

如何获得numpy.array数组的索引

在NumPy中，你可以使用`numpy.where()`函数或者简单的整数索引来获取数组的索引。这两个方法都可以用于一维数组，但对于二维或多维数组，它们有不同的用法。

1. **使用**`numpy.where()`**：**
这个函数返回的是满足条件的元素的索引。例如，获取所有大于某个值的元素的索引：

   import numpy as np
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   indices = np.where(arr > 3)
   print(indices)  # 输出 ((3,), (4,))

如果你想获取特定值的所有索引，可以这样做：

   indices = np.where(arr == 4)
   print(indices)  # 输出 ((3,))

2. **简单整数索引：**
对于一维数组，直接使用整数索引即可。例如，`arr[0]`表示第一个元素的索引，`arr[-1]`表示最后一个元素的索引。对于二维数组，可以提供两个索引，如`arr[i, j]`。

对于多维数组，你需要使用`[]`操作符并提供一系列的索引，例如获取行索引为2、列索引为3的元素：

   multi_dim_arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
   index = (2, 3)
   element = multi_dim_arr[index]
   print(element)  # 输出 6

numpy.ndarray查找元素index

可以使用numpy的argwhere函数来查找数组中某个元素的索引。

例如，我们有一个一维数组a：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

我们想要查找元素3的索引，可以使用argwhere函数：

index = np.argwhere(a == 3)[0][0]
print(index)  # 输出2

argwhere函数返回一个包含所有满足条件的元素索引的数组。因为我们只需要一个索引，所以我们可以使用[0][0]来获取它。