使用numpy创建下列数组[1,1,2,3,4,5,6,1,1,6],找出数组中1元素的位置索引并输出索引（使用两种方法）。

方法一：

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 6])
idx = np.where(arr == 1)[0]
print(idx)

输出结果为：

[0 1 7 8]

方法二：

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 6])
idx = np.argwhere(arr == 1).flatten()
print(idx)

输出结果为：

[0 1 7 8]

两种方法都是利用了numpy的函数，其中`np.where`返回满足条件的元素的位置，而`np.argwhere`返回满足条件的元素的索引。不同之处在于，`np.where`返回的是一个元组，其中包含符合条件的元素的行索引和列索引（对于二维数组而言），而`np.argwhere`返回的是一个二维数组，其中每个一维数组表示符合条件的元素的索引。因此，为了输出一维数组形式的结果，我们需要使用`flatten()`函数将二维数组转为一维数组。

相关问题

用python使用numpy创建下列数组[1,1,2,3,4,5,6,1,1,6],找出数组中1元素的位置索引并输出索引（使用两种方法）。的代码

方法1：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 6])

# 使用 np.where 查找索引
indexes = np.where(arr == 1)[0]

# 输出索引
print("1元素的位置索引为：", indexes)

方法2：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 6])

# 使用循环查找索引
indexes = []
for i in range(len(arr)):
    if arr[i] == 1:
        indexes.append(i)

# 输出索引
print("1元素的位置索引为：", indexes)

两种方法都可以得到相同的结果：[0, 1, 7, 8]。其中 `np.where` 函数返回的是一个元组，第一个元素是一个一维数组，表示符合条件的元素的下标；第二个元素是一个空元组，表示这个数组只有一个维度。因此我们通过 `[0]` 取出了第一个元素，即符合条件的元素的下标。使用循环查找索引的方法比较简单，但是效率可能不如 `np.where` 函数高。

8.补全找出数组np.array([1,2,1,1,3,4, 3,1,1,2,1,1,2])中第五个1出现的位置的代码。 array=np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2]) loc=___ 9.补全找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) max_num=___ 10.补全找出数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值的代码。 array=np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8]) num=___ 11.下列代码运行的结果是（ ）。 a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) a+b A.[1,2,3,4,5,6] B.[5,7,9] C.21 D.12 12.a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])下列选项中可以选取数字5的索引的是（ ）。 A.a[1][1] B.a[2][2] C.a[1,1] D.a[2,2] 13.Numpy的主要数据类型是_________，用于计算的主要数据类型是_________。 14.Numpy中reshape( )函数主要作用是？

8. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2])
loc = np.where(array == 1)[0][4]
print(loc)

输出结果为：

8

9. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(9).reshape(3,3)
max_num = np.max(array, axis=1)
print(max_num)

输出结果为：

[2 5 8]

10. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
array = np.unique(array)
array = np.sort(array)
num = array[-2]
print(num)

输出结果为：

9

11. 选项B.[5,7,9]，即数组a和数组b对应位置上的元素相加。

12. 选项C.a[1,1]，即二维数组中第二行第二列的元素。

13. Numpy的主要数据类型是ndarray，用于计算的主要数据类型是float和int。

14. reshape()函数的主要作用是改变数组的形状，即改变数组的维度。可以将一维数组转换为多维数组，也可以改变多维数组的形状和维度。