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在3Dnumpy-array中搜索多个1Dnumpy-array

在3D numpy array中搜索多个1D numpy array,可以使用numpy的函数来实现。具体步骤如下:

  1. 导入numpy库:在代码中导入numpy库,以便使用其中的函数和方法。
代码语言:txt
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import numpy as np
  1. 创建3D numpy array:根据实际需求,创建一个3D numpy array,其中包含要搜索的数据。
代码语言:txt
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arr_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
  1. 创建多个1D numpy array:根据实际需求,创建多个1D numpy array,作为要搜索的目标。
代码语言:txt
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target_arrays = [np.array([1, 2, 3]), np.array([7, 8, 9])]
  1. 使用numpy的in1d函数进行搜索:使用numpy的in1d函数,将目标数组与3D数组进行比较,返回一个布尔类型的数组,表示目标数组中的元素是否在3D数组中存在。
代码语言:txt
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result = np.in1d(arr_3d, target_arrays)
  1. 处理搜索结果:根据实际需求,对搜索结果进行处理,可以使用numpy的where函数来获取满足条件的索引。
代码语言:txt
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indices = np.where(result)
  1. 输出结果:根据实际需求,输出搜索结果,可以打印满足条件的索引或者对应的元素值。
代码语言:txt
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print(indices)

以上是在3D numpy array中搜索多个1D numpy array的基本步骤。根据具体的应用场景和需求,可以进一步优化和扩展代码。对于numpy的其他函数和方法,可以参考官方文档进行学习和使用。

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