如何使用numpy的argwhere函数进行数组中元素索引的获取？

在numpy中，我们可以使用argwhere函数来获取数组中符合条件的元素的索引位置。下面我们将从多个方面详细阐述如何使用argwhere函数。

一、基本使用方法

argwhere函数接受一个条件作为输入，并返回一个包含符合条件的元素索引的数组，其中每个元素是一个n维数组，其形状与输入数组相同。

import numpy as np

arr = np.array([[0, 1, 3], [1, 2, 3], [4, 5, 6]])

indices = np.argwhere(arr > 2)

print(indices)

在上述示例中，我们创建了一个3x3的numpy数组，然后使用argwhere函数找出大于2的元素的索引位置，并将结果打印出来。

二、多个条件的使用方法

argwhere函数还可以同时接受多个条件作为输入，并返回一个包含符合这些条件的元素索引的数组。

indices = np.argwhere((arr > 2) & (arr % 2 == 0))

print(indices)

在上述示例中，我们使用了逻辑运算符&来组合两个条件，找出大于2并且为偶数的元素的索引位置。

三、使用条件函数作为参数

argwhere函数还可以接受一个函数作为参数，该函数输入数组的每个元素，并返回一个布尔值。

def is_odd(num):
    return num % 2 == 1

indices = np.argwhere(is_odd(arr))

print(indices)

在上述示例中，我们创建了一个名为is_odd的函数来判断一个数是否为奇数，然后使用该函数作为argwhere函数的参数，找出数组中所有的奇数元素的索引位置。

四、使用argwhere的返回值进行切片

由于argwhere函数返回一个n维数组，我们可以使用这个数组来对原数组进行切片。

arr[indices[:, 0], indices[:, 1]]

# Output: array([3, 5])

在上述示例中，我们使用argwhere函数返回的索引位置进行切片，在原数组中返回所有找到的元素。

五、总结

argwhere函数是numpy中非常有用的一个函数，可以在很多场景中帮助我们快速获取符合条件的元素的索引位置。在实际应用中，我们可以根据需要设置不同的参数，以获取特定条件下的元素索引位置，并对原数组进行切片等操作。