Numpy：如何找出 3D 数组满足多个条件的索引位置

在本文中，我们将介绍如何使用 Numpy 找出三维数组中满足多个条件的索引位置。这个问题在数据科学和机器学习中经常出现，因为我们通常需要找到满足特定条件的数据子集，以进行分析和建模。

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示例数据

让我们使用以下示例数据来说明这个问题：

import numpy as np

# 创建三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

这个数组有三个维度，分别对应于行、列和深度。每个元素是一个整数。

找出满足多个条件的索引位置

假设我们想找到满足以下条件的所有元素的索引位置：

• 大于 15
• 小于 25

我们可以使用多个布尔索引来找到对应的位置。具体来说，我们可以首先用下面的代码找到大于等于 15 的元素：

cond1 = arr >= 15

然后，我们可以用下面的代码找到小于等于 25 的元素：

cond2 = arr <= 25

接下来，我们将这两个条件组合起来，使用逻辑操作符“&”（“and”）找到同时满足这两个条件的元素：

cond = cond1 & cond2

最后，我们可以使用 np.where 函数找到满足条件的索引位置：

result = np.where(cond)

这个函数返回一个包含满足条件的索引值的元组，每个维度都对应于输入数组的相应维度。

示例代码

下面是完整的示例代码：

import numpy as np

# 创建三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

# 找到大于等于 15 的元素
cond1 = arr >= 15

# 找到小于等于 25 的元素
cond2 = arr <= 25

# 组合两个条件
cond = cond1 & cond2

# 找到满足条件的索引位置
result = np.where(cond)

print(result)

运行这个代码将输出：

(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([2, 2, 2, 0, 0, 0]), array([0, 1, 2, 1, 2, 0]))

这个结果包含三个一维数组，分别对应于满足条件的元素的行、列和深度索引位置。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Numpy 找到三维数组中满足多个条件的元素索引位置。这个问题可以轻松地通过使用布尔索引和逻辑操作符来解决。这个技巧可以在数据清洗和机器学习中方便地使用。