Python NumPy 搜索 数组(array)

NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy 搜索 数组(array)

1、搜索数组(array)

可以在数组中搜索某个值,并返回匹配的索引。

要搜索数组,请使用where()方法。

例如:

查找值为4的索引:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])

x = np.where(arr == 4)

print(x)

上面的示例将返回一个元组:(array([3,5,6],)

这意味着值4出现在索引3、5和6处。

例如:

找到索引的值是偶数:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

x = np.where(arr%2 == 0)

print(x)

例如:

查找值奇数的索引:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

x = np.where(arr%2 == 1)

print(x)

2、搜索排序

searchsorted()方法,它在数组中执行二进制搜索,并返回要插入指定值以维护搜索顺序的索引。

searchsorted()方法被用于已排序的数组。

例如:

找到应该插入值7的索引:

import numpy as np

arr = np.array([6, 7, 8, 9])

x = np.searchsorted(arr, 7)

print(x)

解释的示例:应该在索引1上插入数字7,以保持排序顺序。

该方法从左侧开始搜索,并返回第一个索引,其中数字7不再大于下一个值。

从右边搜索

默认情况下,返回最左边的索引,但是我们可以给side ='right'来返回最右边的索引。

例如:

从右开始找到应该插入值7的索引:

import numpy as np

arr = np.array([6, 7, 8, 9])

x = np.searchsorted(arr, 7, side='right')

print(x)

示例说明:数字7应该插入到索引2上,以保持排序顺序。

该方法从右侧开始搜索,并返回第一个索引,其中数字7不再小于下一个值。

多个值

要搜索多个值,请使用具有指定值的数组。

例如:

查找应在其中插入值2、4和6的索引:

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 5, 7])

x = np.searchsorted(arr, [2, 4, 6])

print(x)

返回值是一个数组:[1 2 3]包含三个索引,其中将在原始数组中插入2、4、6以维持顺序。

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