NumPy提供了一些搜索和查找数组中元素的方法，包括：
- np.where(condition[, x, y])：返回满足条件的元素的下标。可以指定x和y参数，如果不指定，则返回元素下标。
- np.argwhere(condition)：返回满足条件的元素的下标，与where()方法类似，但返回的是一个包含下标的数组，而不是元组。
- np.searchsorted(arr, v[, side, sorter])：返回将值v插入到有序数组arr中的位置，可以指定搜索方向和排序方法。
- np.extract(condition, arr)：返回满足条件的元素，以一维数组的形式返回。
下面分别进行详细介绍：
np.where(condition[, x, y])
np.where()方法的第一个参数是条件，可以是一个数组或一个条件表达式。它会返回一个由满足条件的元素下标构成的元组或数组，如果指定了x和y参数，则满足条件的元素会被替换为x中的元素，否则将被替换为元素下标。
import numpy as np
# 生成一个随机数组
a = np.random.randint(1, 10, size=(3, 4))
print(a)
# 找到大于5的元素的下标
index = np.where(a > 5)
print(index)
# 替换大于5的元素为0
a[np.where(a > 5)] = 0
print(a)输出结果：
[[2 2 4 7]
[4 8 7 1]
[1 9 9 9]]
(array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([3, 1, 2, 1, 2, 3, 4]))
[[2 2 4 0]
[4 0 0 1]
[1 0 0 0]]np.argwhere(condition)
np.argwhere()方法返回满足条件的元素的下标，与np.where()方法类似，但返回的是一个包含下标的数组，而不是元组。
示例：
import numpy as np
# 生成一个随机数组
a = np.random.randint(1, 10, size=(3, 4))
print(a)
# 找到大于5的元素的下标
index = np.argwhere(a > 5)
print(index)
输出结果：
[[6 1 6 8]
[5 5 1 7]
[2 8 7 5]]
[[0 3]
[1 0]
[1 1]
[1 3]
[2 1]
[2 2]]
np.searchsorted(arr, v[, side, sorter])
searchsorted()函数的返回值为一个整数或整数数组，表示插入元素后应该在哪个位置。
如果v的值小于a中的最小元素，则返回0；如果v的值大于a中的最大元素，则返回a的长度。
例如：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
v = 3.5
print(np.searchsorted(a, v, side='left')) # 输出：3
print(np.searchsorted(a, v, side='right')) # 输出：3
extract(condition,arr)函数
extract()函数根据指定的条件，从数组中提取满足条件的元素。它返回一个满足条件的一维数组。
下面是一个使用extract()函数的示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
condition = arr > 2
print(np.extract(condition, arr)) # 输出：[3 4 5]本文链接：https://my.lmcjl.com/post/19785.html
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