numpy.ndarray查找元素index

可以使用numpy.where()函数来查找numpy数组中指定元素的索引位置。

例如，对于一个一维数组a，我们可以使用以下代码来查找元素值为x的索引位置：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 5])
x = 5

indices = np.where(a == x)[0]

print(indices)

该代码会输出：[4, 6]，这表示元素值为5的元素在数组a中的索引位置为4和6。

如果我们想查找二维数组中某个元素的索引位置，可以使用numpy.nonzero()函数：

import numpy as np

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

indices = np.nonzero(a == x)

print(indices)

该代码会输出：(array([1]), array([1]))，这表示元素值为5的元素在数组a中的索引位置为(1, 1)。其中，第一个数组表示行索引，第二个数组表示列索引。

相关问题

numpy.ndarray' object has no attribute 'index'

当你在Python中使用NumPy库时，`numpy.ndarray` 是一个核心的数据结构，它代表了多维数组。`index` 属性通常是列表或字典这样的数据类型所具有的，用来访问元素的位置。然而，`numpy.ndarray` 实际上并没有直接的 `index` 属性，而是使用索引来访问元素。

如果你尝试给 `numpy.ndarray` 赋予 `index` 属性，这通常是错误的，因为这不是 NumPy 设计的一部分。`numpy.ndarray` 的元素可以通过整数索引（如 `array` 或 `array[1:3]`）或切片操作来访问。

如果你遇到了 `AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'` 的错误，可能是因为你误用了 `.index()` 方法，这是 Python 中用于查找序列中特定值的索引的方法，而不是用于 NumPy 数组的。如果你需要查找数组中的特定值，应该使用 `np.where()` 函数或者循环遍历数组。

相关问题：
1. NumPy数组如何通过索引来访问元素？
2. `numpy.where()` 函数的作用是什么？
3. 在什么情况下你会意外地用到 `.index()` 方法在 NumPy 数组上？

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'

这个错误通常是因为你尝试在一个numpy数组上调用index()方法，而numpy数组没有这个方法。你可以尝试使用numpy.where()函数来查找特定值的索引。

例如，如果你想查找一个numpy数组中值为5的元素的索引，可以这样做：

import numpy as np

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

indices = np.where(arr == 5)

print(indices)

输出：

(array([4]),)

这表示值为5的元素在数组中的索引是4。注意，np.where()返回的是一个元组，其中第一个元素是包含索引的numpy数组。