numpy 从另外一个数组索引本数组的值

我们可以使用 Numpy 的数组索引功能来从另外一个数组索引本数组的值。

假设我们有两个 Numpy 数组 A 和 B，其中 A 的值是 [10, 20, 30, 40]，B 的值是 [1, 3, 2, 0]。我们想要使用 B 中的值作为 A 的索引，并根据 B 中的值从 A 中获取对应的值。

我们可以使用 A[B] 来实现这一目的。这样，我们就可以获得一个新的数组 C，其中 C 的值是 [20, 40, 30, 10]。

因此，我们使用了 B 中的值来索引 A，从而从 A 中获取对应的值。

例如：

import numpy as np

A = np.array([10, 20, 30, 40])
B = np.array([1, 3, 2, 0])

C = A[B]

print(C)  # 输出 [20 40 30 10]

相关问题

numpy 数组某一个值的索引

要获取 numpy 数组中某个值的索引，你可以使用 numpy 的 argwhere() 或 where() 函数。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12])

# 查找值为 8 的索引
index = np.argwhere(arr == 8)
print("值为 8 的索引为:", index)

# 使用 where() 函数查找值为 8 的索引
indices = np.where(arr == 8)
print("使用 where() 函数查找值为 8 的索引:", indices)

输出结果：

值为 8 的索引为: [[3]]
使用 where() 函数查找值为 8 的索引: (array([3]),)

以上代码示例中，我们首先创建了一个一维数组 `arr`，然后使用 `np.argwhere()` 函数来查找值为 8 的索引，返回的结果是一个包含索引的二维数组。另外，我们也可以使用 `np.where()` 函数来查找值为 8 的索引，返回的结果是一个包含索引的元组，在这个例子中是 `(array([3]),)`。注意，如果数组中有多个匹配的值，这些函数会返回所有匹配项的索引。

python使用numpy库比较二维数组内每一个维度索引值对应值是否相等

可以使用numpy库中的allclose函数来比较两个二维数组内每一个维度索引值对应值是否相等。该函数的用法如下：

import numpy as np

# 生成两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[1, 2], [3, 5]])

# 比较两个数组内每一个维度索引值对应值是否相等
result = np.allclose(a, b)

print(result)  # 输出False

上述代码中，我们首先导入了numpy库，并生成了两个二维数组a和b。然后，我们使用numpy库中的allclose函数来比较两个数组内每一个维度索引值对应值是否相等，并将结果保存到result变量中。最后，我们输出了result变量的值，即False。

如果两个数组内每一个维度索引值对应值都相等，则allclose函数返回True；否则返回False。