在多维numpy数组中查找多个查询的索引

，可以使用numpy的函数np.where()来实现。np.where()函数返回满足条件的元素的索引。

具体步骤如下：

1. 导入numpy库：import numpy as np
2. 创建多维numpy数组：arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
3. 定义查询条件：queries = [2, 5, 8]
4. 使用np.where()函数查找索引：indices = np.where(arr == queries)
5. 打印结果：print(indices)

完整代码如下：

import numpy as np

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

输出结果为：

(array([0, 1, 2]), array([1, 1, 1]))

其中，第一个数组[0, 1, 2]表示满足条件的元素所在的行索引，第二个数组[1, 1, 1]表示满足条件的元素所在的列索引。

应用场景： 在数据分析、机器学习等领域中，经常需要在多维数组中查找满足特定条件的元素的索引。通过np.where()函数可以高效地实现这一功能。

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