NumPy搜索函数

NumPy 提供了一系列用于在数组中搜索特定值或满足条件的元素的函数。以下是一些常用的 NumPy 搜索函数及其详细示例：

基本搜索函数

np.where

np.where 函数用于返回满足指定条件的元素的索引。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.where(arr > 3)
print(result)  # 输出: (array([3, 4]),)

# 使用索引来获取满足条件的元素
filtered_arr = arr[result]
print(filtered_arr)  # 输出: [4 5]

np.nonzero

np.nonzero 函数用于返回数组中非零元素的索引。

arr = np.array([0, 1, 0, 2, 0, 3])
result = np.nonzero(arr)
print(result)  # 输出: (array([1, 3, 5]),)

# 使用索引来获取非零元素
nonzero_arr = arr[result]
print(nonzero_arr)  # 输出: [1 2 3]

np.flatnonzero

np.flatnonzero 函数返回数组中非零元素的扁平索引。

arr = np.array([[0, 1, 0], [2, 0, 3]])
result = np.flatnonzero(arr)
print(result)  # 输出: [1 3 5]

# 使用索引来获取非零元素
nonzero_arr = arr.flatten()[result]
print(nonzero_arr)  # 输出: [1 2 3]

查找特定值

np.argmax 和 np.argmin

np.argmax 和 np.argmin 函数用于返回数组中最大值和最小值的索引。

arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
max_index = np.argmax(arr)
min_index = np.argmin(arr)
print(max_index)  # 输出: 3
print(min_index)  # 输出: 0

np.max 和 np.min

np.max 和 np.min 函数用于返回数组中最大值和最小值。

max_value = np.max(arr)
min_value = np.min(arr)
print(max_value)  # 输出: 5
print(min_value)  # 输出: 1

搜索排序数组

np.searchsorted

np.searchsorted 函数用于查找插入值的索引以保持数组的有序性。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.searchsorted(arr, 3)
print(result)  # 输出: 2

# 插入多个值
values = np.array([0, 3, 6])
result = np.searchsorted(arr, values)
print(result)  # 输出: [0 2 5]

其他搜索函数

np.extract

np.extract 函数用于返回满足条件的元素。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 3
result = np.extract(condition, arr)
print(result)  # 输出: [4 5]

np.take

np.take 函数用于根据索引从数组中获取元素。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
indices = [0, 2, 4]
result = np.take(arr, indices)
print(result)  # 输出: [1 3 5]

np.choose

np.choose 函数根据给定的索引数组返回相应的元素。

choices = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
indices = [0, 1, 2]
result = np.choose(indices, choices.T)
print(result)  # 输出: [1 5 9]

通过这些函数，您可以在 NumPy 数组中进行各种搜索操作，从而满足不同的数据处理需求。

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