以下是关于“numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法”的完整攻略。

NumPy简介

NumPy是Python中的一个开源数学库用于处理大型维数组和矩阵。它提供了高效的数组和数学函数，可以用于学计算、数据分析、机器习等域。

NumPy的主要特点包括：

• 多维数组对象ndarray，支持向量化算和广播功能。
• 用于对数组快速操作的标准数学函数。
• 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
• 线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能。

ndarray数组返回符合特定条件的索引方法

NumPy提供了多种方法来返回符合特定条件的索引，包括：

• np.where()函数
• np.nonzero()函数
• np.argwhere()函数

np.where()函数

np.where()函数可以返回符合特定条件的元素的索引。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用np.where()函数：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 返回大于3的元素的索引
b = np.where(a > 3)

# 输出结果
print('原数组：', a)
print('大于3的元素的索引：', b)

在上面的示例代码中，我们使用np.array()函数从Python列表中创建了一个数组，并将其存储在变量a中。然后，我们使用np.where()函数返回大于3的元素的索引，并将结果存储在变量b中。最后，我们输出了原数组和大于3的元素的索引。

输出结果为：

原数组： [1 2 3 4 5]
大于3的元素的索引： (array([3, 4]),)

可以到，我们成功地使用np.where()函数返回了符合特定条件的元素的索引。

np.nonzero()函数

np.nonzero()函数可以返回数组中非零元素的索引。下面是一个简单的示例代码，示了如何使用np.nonzero()函数：

import as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 0, 2, 0, 3, 0, 4, 0, 5])

# 返回非零元素的索引
b = np.nonzero(a)

# 输出结果
print('原数组：', a)
print('非零元素的索引：', b)

在上面的示例代码中，我们使用np.array()函数从Python列表中创建了一个数组，并将其存储在变量a中。然后，我们使用np.nonzero()函数返回非零元素的索引，并将结果存储在变量b中。最后，我们了原数组和非零元素的索引。

输出结果为：

原数组： [1 0 2 0 3 0 4 0 5]
非零元素的索引： (array([0, 2, 4, 6, 8]),)

可以看到，我们成功地使用np.nonzero()函数返回了数组中非零元素的索引。

np.argwhere()函数

np.argwhere()函数可以返回符合特定条件的元素的索引。下面是简单示例代码，演示了如何使用np.argwhere()函数：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 返回大于3的元素的索引
b = np.argwhere(a > 3)

# 输出结果
print('原数组：', a)
print('大于3的元素的索引：', b)

在上面示例代码中，我们使用np.array()函数从Python列表中创建了一个数组，并将其存储在变量a中。然后，我们使用np.argwhere()函数返回大3的元素的索引，并将结果存储在变量b中。后，我们输出了原数组和大于3的元素的索引。

输出结果为：

原数组： [1 2 3 4 5大于3的元素的索引： [[3]
 [4]]

可以看到，我们成功地使用np.argwhere()函数返回了符合特定条件的元素的索引。

示例1：使用np.where()返回数组中偶数元素的索引

下面是一个示例代码，演示了使用np.where()函数返回数组中偶数元素的引：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 返回偶数元素的索
b = np.where(a % 2 == 0)

# 输出结果
print('原数组：', a)
print('偶数元素的索引：', b)

在上面的示例代码中，我们使用np.array()函数从Python列表中创建了一个数组，并将其存储在变量a中。然后我们使用np.where()函数返回数组中偶数元素的索引，并结果存储在变量b中。最后，我们输出了原数组和偶数元素的索引。

输出结果为：

原数组： [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
偶数元素的索引： (array([1, 3, 5, 7]),)

可以看到，我们成功地使用np.where函数返回了数组中偶数元的索引。

示例2：使用np.nonzero()函数返回数组中非零元素的索引

下面是示例代码，演示了如何使用np.nonzero()函数返回数组中非零元素的索引：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 0, 2, 0, 3, 0, 4,0, 5])

# 返回非零元素的索引
b = np.nonzero(a)

# 输出结果
print('原数组：', a)
print('非零元素的索引：', b)

在上面的示例代码中，我们使用np.array()函数从Python列表中创建了一个数组，并将存储在变量a中。然后，我们使用np.nonzero()函数返回数组中非零元素的索引，并将结果存储在变量b。最后，我们输出了原数组和非零元素的索引。

输出结果为：

原数组： [1 0 2 0 3 0 4  5]
非零元素的索引 (array([0, 2, 4, 6, 8]),)

可以看到，我们成功地使用np.nonzero()函数返回了数组非零元素的索引。

总结

综上所述，“numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法”的完整攻略包括了np.where()函数、np.nonzero()函数和np.argwhere()函数三种方法，以及两个示例代码。实际应用中，可以根据具的需求使用这些方法来返回符合特定条件的元素的索引。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16478.html