numpy中argwhere是干什么的

numpy中的argwhere函数是用来找到数组中满足条件的元素的索引。它返回一个数组中满足条件的元素的索引，这些索引是以元组的形式给出的，每个元组表示一个符合条件的元素的位置。例如，如果有一个数组arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]，然后我们可以使用argwhere函数找到所有大于3的元素的索引，如下所示：

import numpy as np

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

这将输出：

[[3]
 [4]
 [5]]

其中，每个元素都是一个索引元组，表示符合条件的元素的位置。在这个例子中，arr[3]，arr[4]和arr[5]都大于3，因此argwhere返回这些元素的索引。

相关问题

numpy where argwhere

numpy中的where函数和argwhere函数都可以用于根据条件返回数组中的元素索引。其中，where函数返回满足条件的元素的索引，而argwhere函数返回满足条件的元素的坐标。

具体来说，where函数的用法如下：

numpy.where(condition[, x, y])

其中，condition是一个布尔型数组，x和y是可选参数，表示满足条件和不满足条件时返回的值。如果只传入condition，则返回满足条件的元素的索引。

argwhere函数的用法如下：

numpy.argwhere(a)

其中，a是一个数组，返回满足条件的元素的坐标。

举个例子：

import numpy as np

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

# 使用where函数返回满足条件的元素的索引
print(np.where(condition))  # 输出 (array([3, 4]),)

# 使用argwhere函数返回满足条件的元素的坐标
print(np.argwhere(condition))  # 输出 [[3], [4]]

Numpy.argwhere

Numpy.argwhere 函数返回一个数组中非零元素的索引，这些索引可以是多维的。例如，如果有一个二维的数组 arr，那么 numpy.argwhere(arr) 将返回一个包含非零元素索引的二维数组，其中每个非零元素索引均表示为一个长度为 2 的元组。下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]])
print(arr)

# Output:
# [[0 1 0]
#  [1 0 0]
#  [0 0 1]]

indices = np.argwhere(arr)
print(indices)

# Output:
# [[0 1]
#  [1 0]
#  [2 2]]

在上面的示例中，我们首先创建了一个二维的 numpy 数组 arr，并打印了它的值。然后，我们使用 numpy.argwhere 函数获取了 arr 中的非零元素索引，并将它们存储在 indices 变量中。最后，我们打印了 indices 的值，它包含了 arr 中所有非零元素的索引。