在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

Manav Narula 2023年1月30日 2021年4月29日
  1. 使用 where() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
  2. 使用 nonzero() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
  3. 使用 argmax() 函数在 numpy 数组中查找元素的第一个索引
  4. 使用 index() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引
在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

在本教程中,我们将讨论如何在 numpy 数组中查找元素的第一个索引。

使用 where() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

numpy 模块中的 where() 函数用于返回一个数组,该数组包含满足某些条件的元素的索引。条件在函数中指定。

我们可以使用它来查找数组中特定值的第一个索引,如下所示。

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

print(np.where(a==1)[0][0])

输出:

5

使用 nonzero() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

nonzero() 函数返回 numpy 数组中所有非零元素的索引。它为多维数组返回多个数组的元组。

where() 函数类似,我们也可以指定条件,以便它也可以返回特定元素的位置。

例如,

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

print(np.nonzero(a==1)[0][0])

输出:

5

为了最基本的目的,where()nonzero() 函数看起来很相似。where() 函数的区别在于,当你希望从数组 a 中选取某些条件为 True 时的元素,以及从数组 b 中选取该条件为 False 时的元素。

使用 argmax() 函数在 numpy 数组中查找元素的第一个索引

argmax() 查找数组中最大元素的索引。我们可以在函数中指定相等条件,并找到所需元素的索引。

例如,

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

print(np.argmax(a==1))

输出:

5

使用 index() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

在这种方法中,我们将首先使用 tolist() 函数将数组转换为列表。然后,我们将使用 index() 函数,该函数将返回指定元素的位置。

以下代码实现了这一点。

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

print(a.tolist().index(1))

输出:

5
Author: Manav Narula
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Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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