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