如何在 NumPy 陣列中尋找多個值的行索引?
找出Numpy 陣列中多個值的行索引
問題:
我們給🎜>問題:
我們給定一個NumPy 數組X 和一組值searched_values。目標是確定 X 中與 searched_values 中的每個值相對應的行索引。例如,對於以下輸入數組:
所需的輸出應該是:
方法#1:NumPy廣播
此方法利用NumPy 廣播在X 與每行searched_values之間執行逐元素比較:
方法#2:使用np 進行內存高效轉換.in1d
為了節省內存,我們可以轉換每一行將X 和searched_values 轉換為線性索引等價物,然後套用np.in1d進行交集:
方法#3:使用np.searchsorted
另一種記憶體高效轉換使用np.searchsorted 的記憶體高效方法和線性索引的相同原理轉換:
理解np.ravel_multi_index
np.ravel_multi_index 將 X 的每一行轉換為唯一的線性索引等價物。它對 n 維索引的 2D 數組以及這些索引要映射到的 n 維網格的形狀進行操作。 例如,在我們的範例中,X 的每一行代表一個索引元組對於尺寸變暗的 2D 網格。 np.ravel_multi_index 將每個元組映射到唯一的線性索引。以上是如何在 NumPy 陣列中尋找多個值的行索引?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

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Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

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