【Python】numpy方法合辑-数组查询定位_numpy找到在数组中的位置

（一）argmax

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)
# 返回沿轴的最大值的索引
#3在多次出现最大值的情况下，返回对应于第一次出现的索引。

# 参数
"""
a：数组
axis=None：默认情况下，将数组展平成一维数组，然后返回最大值的索引
"""

#demo
arr = np.arange(9).reshape(3, -1)
print(arr)
print(np.argmax(arr))  # 8 将数组展平成一维数组，然后返回最大值的索引
print(np.argmax(arr, axis=0)) # [2 2 2]

arr = np.array([1, 10, -1, 0, 6, np.nan]).reshape(2,3)
print(arr)
print(np.argmax(arr)) # 5 最大值为np.nan
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

（二）nanargmax

numpy.nanargmax(a, axis=None)
# 返回指定轴中的最大值的索引，忽略NAN

# 参数
"""
a：数组
axis=None：默认情况下，将数组展平成一维数组，然后返回最大值的索引
"""

#demo
arr = np.array([1, 10, -1, 0, 6, np.nan]).reshape(2,3)
print(arr)
print(np.nanargmax(arr))  # 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

（三）argmin

numpy.argmin(a, axis=None, out=None)
# 返回沿轴线的最小值的索引。
#用法与argmax类似
1
2
3

（四）nanargmin

numpy.nanargmin(a, axis=None)
# 返回指定轴中的最小值的索引，忽略NAN
#用法与argmin类似
1
2
3

（五）argwhere

numpy.argwhere(a)
# 返回满足条件a的元素的索引

#demo
arr = np.array([1, 10, -1, 0, 6,7]).reshape(2, 3)
print(arr)
indexer = np.argwhere(arr > 0)
print(indexer)
"""
[[0 0]
 [0 1]
 [1 1]
 [1 2]]
"""
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

（六）nonzero

numpy.nonzero(a)
#返回一个由每个维度非零元素索引组成的元组

# 参数
# a：条件

# demo
x = np.array([[3, 0, 0], [0, 4, 0], [5, 6, 0]])
indexer = np.nonzero(x)
print(indexer)
# (array([0, 1, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 0, 1], dtype=int64))
print(x[indexer])
# [3 4 5 6] 根据索引获得元素 与argwhere不同，argwhere无法直接得到元素
print(np.transpose(indexer))  # 同 np.argwhere(x)

# 使用具体条件
print(np.nonzero(x>0))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

（七）where

numpy.where(condition[, x, y])
# 根据条件从x或y中选择返回元素。

# 参数
# condition：条件，返回布尔数组，True则为x,False则为y

 #demo
a = np.arange(10)
print(np.where(a > 5, a * 10, a))
# [ 0  1  2  3  4  5 60 70 80 90]

a = np.arange(10)
print(np.where(a > 5))  # 返回索引(array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),)

print(a > 5)   #布尔数组
# [False False False False False False  True  True  True  True]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

（八）searchsorted

numpy.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None)
#在数组a中插入数组v（并不执行插入操作），返回一个下标列表，这个列表指明了v中对应元素应该插入在a中那个位置上

#参数
"""
a : 1-D array_like、
输入数组。当sorter参数为None的时候，a必须为升序数组；
否则，sorter不能为空，存放a中元素的index，用于反映a数组的升序排列方式。

v : array_like
插入a数组的值，可以为单个元素，list或者array。

side : {'left', 'right'}, 默认left
对于left，返回的是与这个元素相等的元素的位置
对于right，返回的是与这个元素相等的元素的下一个位置
没有符合的元素，
如果这个元素比a的最小值还小，就返回0，
如果比a的最大值还大，就返回数组a的长度N
如果这个不存在的元素位于数组a的中间时，返回第一个比它大的那个元素的位置

sorter : 1-D array_like,
存放a数组元素升序排序的index。使用argsort获得
"""

# demo
a = np.array([-1, 0, 1, 4, 10, 19])  # a按照升序
print(np.searchsorted(a, 1))  # 2
print(np.searchsorted(a, 1, side='right'))  # 3
print(np.searchsorted(a, 9))  # 4

a = np.array([1, 6, 0, 2, 10, 11])  # a未排序
indexer = np.argsort(a)
print(np.searchsorted(a, 6, sorter=indexer))  # 3
print(np.searchsorted(a, [0, 6, 9], sorter=indexer))  # [0 3 4]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

（九）extract

numpy.extract(condition, arr)
# 返回满足某些条件的数组元素。

#参数
"""
condition：条件，返回布尔数组，
arr:与条件大小相同的输入数组
"""

#demo
arr = np.array([1, 10, -1, 0, 6, 7]).reshape(2, 3)
print(np.extract(arr > 0, arr))
print(np.where(arr > 0))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13