Python Numpy中获取指定行指定元素位置索引的方法

核心代码逻辑主要依赖语句np.where(b[c]==1)，

具体机制解析如下：

import numpy as np 
b = np.array([[-2,-3,0,0,0,6,4,1],[88,1,0,0,0,6,4,2],[99,6,0,0,1,6,4,2]]) # 三行八列的数组b
print('b\n',b)
 
c = np.array([2,0])     # c表示指定行
print('b[c]\n',b[c])    # b[c]返回 数组b的指定行  这里依次返回了b的下标为2和0的行
 
print('\n')
print(np.where(b[c]==1)) # 返回指定行的指定元素的位置索引 这里返回了b[c]每行中 值为1的位置索引

分析np.where()的返回结果(array([0, 1], dtype=int64), array([4, 7], dtype=int64))可知，

在数组b[c]中，值为1的元素分别位于坐标[0,4]和[1,7]处。np.where()返回的是一个元组，其中第一个元素代表行索引，第二个元素代表列索引。

总结而言，np.where(b[c]==1)的功能是从数组b中，依据c指定的行顺序提取对应行，并在这些行中定位值为1的元素位置。

补充说明：一个简洁的Numpy数组元素索引提取示例

数组a的定义如下：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 2, 2, 3, 0, 8, 3])
print(a)

执行后的输出结果为：

[1 2 3 2 2 3 0 8 3]

接下来需要查找数组a中数值3所在的索引位置。

r1 = np.where(a==3)
print(type(r1))
print(r1)

运行结果如下：

<class 'tuple'>

(array([2, 5, 8], dtype=int64),)

可以看出，默认情况下返回的数据类型是元组。

若需直接获取数组格式的结果，可采用以下写法：

r1 = np.where(a==3)
print(type(r1[0]))
print(r1[0])

此时的输出结果为：

<class 'numpy.ndarray'>

[2 5 8]

此外，还可以利用argwhere()函数执行相同操作：

r2 = np.argwhere(a==3)
print(type(r2))
print(r2)
print(r2.shape)

其输出结果为：

<class 'numpy.ndarray'>

[[2]

[5]

[8]]

(3, 1)

以上为个人经验分享，旨在提供参考。欢迎指正不足或遗漏之处。