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Comment puis-je trouver l'index de la première occurrence d'un élément dans un tableau NumPy ?

Patricia Arquette
Libérer: 2024-12-01 19:09:14
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How Can I Find the Index of the First Occurrence of an Element in a NumPy Array?

Comment trouver la première occurrence d'un élément dans un tableau NumPy

Semblable aux listes Python, NumPy fournit une fonction pour récupérer l'index de la première occurrence d'un élément dans un tableau. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données ou lorsqu'il est nécessaire de localiser la position d'un élément spécifique dans un tableau.

Np.where : votre fonction NumPy incontournable

La fonction NumPy np.where sert d'outil puissant pour déterminer les indices des éléments correspondant à une condition spécifiée. Dans notre cas, pour trouver l'index de la première occurrence d'un élément, nous fournissons à np.where les paramètres suivants :

itemindex = np.where(array == item)
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  • array : Le tableau à rechercher inside.
  • item : L'élément dont nous avons le premier index seek.

Comprendre le tuple de sortie

np.where génère un tuple qui comprend deux tableaux :

  • Indices de ligne : le premier tableau fournit les indices de ligne de toutes les correspondances éléments.
  • Indices de colonnes : Le deuxième tableau contient les indices de colonnes des éléments correspondants correspondants.

Identification de la première occurrence

Pour récupérer l'index du premier élément correspondant, nous accédons au premier élément des tableaux d'index de ligne et de colonne, comme indiqué ci-dessous :

row_index = itemindex[0][0]
column_index = itemindex[1][0]
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Maintenant, nous pouvons accéder à l'élément à l'emplacement spécifié en utilisant :

array[row_index][column_index]
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Cette approche nous permet de localiser efficacement et précisément la première occurrence d'un élément dans un Tableau NumPy.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

source:php.cn
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