在NumPy中，np.where()函数用于返回满足条件的元素的索引。当我们使用np.where()函数时，它会返回一个元组，其中第一个元素是满足条件的元素的行索引，第二个元素是满足条件的元素的列索引。我们可以使用[0]和[1]来访问这些索引。以下是np.where()[0]和np.where()[1]的具体使用的完整攻略：
np.where()[0]和np.where()[1]获取满足条件的元素的行和列索引我们可以使用np.where()[0]和np.where()[1]来获取满足条件的元素的行和列索引。以下是一个获取满足条件的元素的行和列索引的示例：
import numpy as np
# 创建一个数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 获取大于5的元素的行和列索引
row_idx, col_idx = np.where(a > 5)
# 输出行和列索引
print(row_idx) # 输出[1, 2]
print(col_idx) # 输出[2, 0]
在上面的示例中，我们创建了一个数组a，并使用np.where()函数获取了大于5的元素的行和列索引。行索引存储在变量row_idx中，列索引存储在变量col_idx中。
np.where()[0]和np.where()[1]更新数组中的元素我们可以使用np.where()[0]和np.where()[1]来更新数组中的元素。以下是一个使用np.where()[0]和np.where()[1]更新数组中的元素的示例：
import numpy as np
# 创建一个数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 获取大于5的元素的行和列索引，并将这些元素设置为0
a[np.where(a > 5)] = 0
# 输出更新后的数组
print(a)
在上面的示例中，我们创建了一个数组a，并使用np.where()函数获取了大于5的元素的行和列索引。然后，我们使用这些索引将这些元素设置为0。
这就是np.where()[0]和np.where()[1]的具体使用的完整攻略。希望对你有所帮助！
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