获取NumPy数组Python中元素的索引

在NumPy中，可以通过多种方法获取数组中元素的索引。本文将介绍NumPy中获取数组元素索引的几种方法。

1. 使用where函数

numpy.where函数可以返回满足条件的所有元素的索引。下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
indices = np.where(arr == 3)

print(indices)

输出结果：

(array([2]),)

2. 使用nonzero函数

numpy.nonzero函数可以返回一个包含数组中所有非零元素索引的元组。下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 0, 5])
indices = np.nonzero(arr)

print(indices)

输出结果：

(array([0, 1, 2, 4]),)

3. 使用argwhere函数

numpy.argwhere函数返回数组中所有非零元素的索引，其返回结果是一个二维数组。下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 0, 2, 0, 3, 0])
indices = np.argwhere(arr != 0)

print(indices)

输出结果：

array([[0],
       [2],
       [4]])

4. 使用meshgrid函数

numpy.meshgrid函数可以生成一个多维坐标网格，其返回结果是一个元组，每个元素都是一个数组。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x, y = np.meshgrid(np.arange(arr.shape[0]), np.arange(arr.shape[0]))

indices = list(zip(x[arr == 3], y[arr == 3]))

print(indices)

输出结果：

[(2, 0)]

5. 使用 unravel_index函数

numpy.unravel_index函数可以将一维索引转换为多维数组索引。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(1, -1)
indices = np.unravel_index(np.argmax(arr), arr.shape)

print(indices)

输出结果：

(0, 4)

总结

以上就是几种获取NumPy数组Python中元素的索引的方法。不同的方法适用于不同的场景，根据需要选择合适的方法即可。