Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah Saya Boleh Cari Indeks Kejadian Pertama Unsur dalam Tatasusunan NumPy?

Bagaimanakah Saya Boleh Cari Indeks Kejadian Pertama Unsur dalam Tatasusunan NumPy?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-12-01 19:09:14
asal
687 orang telah melayarinya

How Can I Find the Index of the First Occurrence of an Element in a NumPy Array?

Cara Mencari Kejadian Pertama Elemen dalam Tatasusunan NumPy

Serupa dengan senarai Python, NumPy menyediakan fungsi untuk mendapatkan semula indeks daripada kejadian pertama unsur dalam tatasusunan. Fungsi ini amat berguna apabila bekerja dengan set data yang besar atau apabila perlu untuk mengesan kedudukan elemen tertentu dalam tatasusunan.

Np.where: Fungsi NumPy Pergi Anda

Fungsi NumPy np.where berfungsi sebagai alat yang berkuasa untuk menentukan indeks unsur yang sepadan dengan keadaan tertentu. Dalam kes kami, untuk mencari indeks kejadian pertama unsur, kami menyediakan np.where dengan parameter berikut:

itemindex = np.where(array == item)
Salin selepas log masuk
  • array: Tatasusunan untuk dicari dalam.
  • item: Unsur yang indeks pertamanya kita cari.

Memahami Tuple Output

np.where menjana tupel yang merangkumi dua tatasusunan:

  • Indeks Baris: Tatasusunan pertama menyediakan indeks baris semua padanan elemen.
  • Indeks Lajur: Tatasusunan kedua mengandungi indeks lajur elemen padanan yang sepadan.

Menunjukkan Kejadian Pertama

Untuk mendapatkan semula indeks elemen padanan pertama, kami mengakses elemen pertama kedua-dua baris dan tatasusunan indeks lajur, seperti yang ditunjukkan di bawah:

row_index = itemindex[0][0]
column_index = itemindex[1][0]
Salin selepas log masuk

Kini, kita boleh mengakses elemen di lokasi yang ditentukan menggunakan:

array[row_index][column_index]
Salin selepas log masuk

Pendekatan ini membolehkan kami mengesan yang pertama dengan cekap dan tepat kejadian unsur dalam tatasusunan NumPy.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Cari Indeks Kejadian Pertama Unsur dalam Tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan