在Numpy数组中,可以使用np.where()函数来找到一个值的所有坐标。np.where()函数返回一个包含满足条件的元素索引的元组,其中第一个元素是满足条件的行索引数组,第二个元素是满足条件的列索引数组。
下面是一个示例代码:
import numpy as np
# 创建一个示例的Numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 找到值为5的所有坐标
indices = np.where(arr == 5)
# 打印结果
print(indices)
输出结果为:
(array([1]), array([1]))
这表示值为5的元素在数组中的坐标为(1, 1)。
对于多维数组,可以通过遍历每个维度来找到所有满足条件的坐标。以下是一个示例代码:
import numpy as np
# 创建一个示例的Numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 5, 9]])
# 找到值为5的所有坐标
indices = np.where(arr == 5)
# 遍历每个坐标并打印结果
for i in range(len(indices[0])):
row = indices[0][i]
col = indices[1][i]
print("坐标 ({}, {})".format(row, col))
输出结果为:
坐标 (1, 1)
坐标 (2, 1)
这表示值为5的元素在数组中的坐标分别为(1, 1)和(2, 1)。
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