python array求大于4或小于0的索引
时间: 2024-03-27 11:39:24 浏览: 23
可以使用NumPy库来实现这个功能。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
indexes = np.where((arr > 4) | (arr < 0))[0]
print(indexes)
```
输出结果为:
```
[0 1 2 3 8 9]
```
其中,`np.where`函数返回一个元组,其中第一个元素是一个布尔数组,表示条件成立的位置,第二个元素是一个整数数组,表示条件成立的位置的索引。在这里,我们只需要使用第二个元素即可。`|`符号表示逻辑或。
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numpy大于某个值的索引
可以使用NumPy中的布尔索引来查找大于某个值的元素的索引。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
idx = arr > 3
print(idx) # [False False False True True]
# 可以使用np.where函数查找满足条件的元素的索引
idx = np.where(arr > 3)
print(idx) # (array([3, 4]),)
```
上面的代码中,`idx`是一个布尔数组,`True`表示该位置的元素大于3,`False`表示该位置的元素小于等于3。然后,可以使用`np.where`函数查找满足条件的元素的索引。在这个例子中,满足条件的元素是4和5,它们的索引是3和4。`np.where`函数返回一个元组,其中第一个元素是一个数组,包含满足条件的元素的索引。
python库numpy输出指定列表内指定范围的元素索引值
你可以使用numpy库中的`where`函数来输出指定列表内指定范围的元素索引值。具体实现如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个示例列表
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 输出列表中大于等于3且小于等于7的元素的索引值
indices = np.where((arr >= 3) & (arr <= 7))
print(indices)
```
输出结果如下:
```
(array([2, 3, 4, 5, 6]),)
```
其中,`(array([2, 3, 4, 5, 6]),)`表示符合条件的元素的索引值组成的元组。在本例中,条件为大于等于3且小于等于7,因此输出的索引值为 `[2, 3, 4, 5, 6]`。