.找到某个np.array中元素的索引

可以使用numpy库中的where函数来找到某个np.array中元素的索引。

示例代码：

import numpy as np

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

print(idx)

输出结果：

(array([2]),)

其中，np.where返回的是一个tuple，第一个元素是满足条件的元素的索引。在这个例子中，arr中等于3的元素的索引是2，因此输出结果为(array([2]),)。

相关问题

解释代码： elif isinstance(m0, nn.Conv2d): idx0 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(start_mask.cpu().numpy()))) idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(end_mask.cpu().numpy()))) print('In shape: {:d} Out shape:{:d}'.format(idx0.shape[0], idx1.shape[0])) w = m0.weight.data[:, idx0, :, :].clone() w = w[idx1, :, :, :].clone() m1.weight.data = w.clone()

这是一个 PyTorch 模型中网络层权重剪枝的代码段，主要功能是根据指定的起始和终止剪枝掩码，将卷积层的输入通道和输出通道进行筛选和更新。具体来说，首先从起始和终止掩码中取出相关的通道索引，然后根据这些索引对卷积层的权重张量进行裁剪和更新，最终得到一个新的卷积层。

if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)):这段代码是什么意思

这段代码的作用是判断当前像素是否应该被标记为阴影。

首先，如果当前像素的高度 $height$ 大于中心像素的高度 $ground\_height$，则认为该像素处于阴影之中，将该像素在阴影掩模中的对应位置标记为 True。

如果当前像素的高度 $height$ 等于中心像素的高度 $ground\_height$，则需要进一步判断该像素是否更靠近中心像素。为了判断这一点，代码使用了欧几里得距离来计算当前像素和中心像素之间的距离，即 $\sqrt{(x-center\_x)^2 + (y-center\_y)^2}$。如果当前像素到中心像素的距离小于中心像素到原始像素的距离，则认为当前像素更靠近中心像素，应该被标记为阴影。

需要注意的是，代码中的 `center` 变量指的是当前中心像素的位置，而 `i` 和 `j` 分别是当前像素的行索引和列索引。因此，如果要计算当前像素到中心像素的距离，需要将 `i` 和 `j` 组成一个二元组 `(x, y)`，然后使用 numpy 的 `linalg.norm()` 函数来计算欧几里得距离。