Python | 在numpy中查找范围内的元素

介绍

在使用numpy处理数组时，经常会遇到需要查找一定范围内的元素的问题，例如在一个二维数组中查找值在一定范围内的元素。本文将介绍几种numpy中查找范围内的元素的方法，以及如何使用这些方法来解决一些常见的问题。

代码

方法一：使用Boolean Indexing

首先，我们可以使用Boolean Indexing来查找一个二维数组中值在一定范围内的元素：

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 5))  # 生成一个5*5的随机数组

# 查找在值范围[3, 6]内的元素
bool_idx = (arr >= 3) & (arr <= 6)
result = arr[bool_idx]

此时，bool_idx是一个与原始数组相同形状的Boolean数组，其中值为True的元素表示在值范围内，而值为False的元素表示不在值范围内。然后，我们可以使用这个Boolean数组作为索引，从原始数组中取出符合条件的元素。

方法二：使用np.where函数

np.where函数是根据一个Boolean数组来返回一个数组中对应位置的元素。据此，可以用它来查找一个数组中符合条件的元素：

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 5))  # 生成一个5*5的随机数组

# 查找在值范围[3, 6]内的元素
result = np.where((arr >= 3) & (arr <= 6))

此时，result返回的是一个包含符合条件元素索引的tuple，其中第一个元素是行索引，第二个元素是列索引。

方法三：使用np.logical_and和np.logical_or函数

另一种做法是使用np.logical_and和np.logical_or函数来逐个处理数组元素：

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 5))  # 生成一个5*5的随机数组

# 查找在值范围[3, 6]内的元素
bool_idx = np.logical_and(arr >= 3, arr <= 6)
result = arr[bool_idx]

和方法一类似，首先生成一个Boolean数组bool_idx，然后使用这个Boolean数组来从原始数组中取出符合条件的元素。

应用

除了上述三种方法之外，还可以使用numpy的其他函数如np.clip、np.intersect1d、np.setdiff1d等来解决特定问题，例如：

在一个数组中删除一定范围内的元素

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(10))  # 生成一个长度为10的随机数组

# 删除值在范围[3, 6]内的元素
arr = np.setdiff1d(arr, np.arange(3, 7))

使用np.setdiff1d函数可以方便地从一个数组中删除另一个数组中的元素。

在一个二维数组中查找某个范围内的行

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 5))  # 生成一个5*5的随机数组

# 查找第一列的值在范围[3, 6]内的行
idx = np.where(np.logical_and(arr[:, 0] >= 3, arr[:, 0] <= 6))[0]
result = arr[idx, :]

在这个例子中，我们先使用np.where函数查找第一列的值在范围[3, 6]内的行的索引，然后使用这些索引来从原始数组中取出符合条件的行。