从头开始学习numpy find的方法

理解 Numpy 中的find方法

Numpy 是 Python 中一个广泛使用的科学计算库，提供了大量有用的函数和类。其中，find 函数是在数组中寻找特定元素的常用方法之一。Numpy 的 find 方法可以在一维或二维数组中查找指定元素的索引位置。简单来说，find 就是把一维或二维数组中的元素转换，然后再查找特定元素在数组中的位置。比如说，我们想在一个二维数组中查找特定的数字，可以使用以下语句：

numpy.where(array == find)

这是最简单的方法，但是由于 numpy 的众多特性，可以使用更多的方法进行查找，可以使用条件语句以及更多的 Numpy 的功能。

在一维数组中查找特定元素

下面的代码演示了如何在一维数组中查找指定元素的索引位置。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
find = 7

result = np.where(arr == find)

print(result)

这段代码中使用了 numpy 的 where 方法，将找到的结果存入 result 变量中，然后输出该变量的值。在这个例子中，我们在数组中查找数字 7 的位置，并且输出该数字的索引。

在二维数组中查找特定元素

Numpy 的 find 方法同样适用于二维数组，可以通过类似的方法进行查找。下面是一个二维数组的例子。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
find = 5

# 找到元素 5 的位置
result = np.where(arr == find) 

print(result)

这个例子中，我们在一个二维数组 arr 中查找数字 5 的位置，并将结果存储在变量 result 中，最后输出 result。在这个例子中，find 方法返回了一个包含两个元素的元组，其中第一个元素是 1，表示该元素在第二行，第二个元素是 1，表示该元素在第二列。

查找数组中符合特定条件的元素

Numpy 的 where 方法同样可以使用条件语句进行查找，可以使用逻辑运算符进行匹配操作，在数组中找到符合特定条件的元素。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 找到大于 5 小于 9 的元素
result = np.where((arr > 5) & (arr < 9))

print(result)

这个例子中，我们使用逻辑运算符 & 查找数组中大于 5 且小于 9 的元素，并将结果存储在变量 result 中，最后输出结果。在这个例子中，find 方法返回了一个包含两个元素的元组，其中第一个元素是 5，表示第五个元素符合查找条件，第二个元素是 6，表示第六个元素符合查找条件。