Numpy 数组索引：无法访问元素？使用 np.where() 轻松搞定！

python

2024-03-13 15:47:10

Numpy 数组：理解索引和切片

问题

当你尝试通过传递所需元素（例如“O”）来访问 2D Numpy 数组中的特定元素时，你会遇到错误。数组索引不正确，你使用了错误的 np.where() 用法。

解决方案

1. 访问特定元素

使用 np.where() 函数查找数组中满足特定条件（例如 == "O"）的所有元素的索引。
使用索引来访问这些元素的值或坐标。

2. 使用 np.where() 查找所有满足条件的元素

np.where() 函数返回一个包含满足条件的元素索引的元组。
索引是一个布尔掩码，其中 True 表示满足条件的元素。

代码示例

import numpy as np

map1 = np.array([
    ["#", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "O", "#"],
    ["#", " ", "#", "#", "#", "#", "#", " ", "#"],
    [" ", " ", "#", " ", " ", " ", "#", " ", "#"],
    [" ", "#", "#", " ", "#", " ", "#", " ", "#"],    
    [" ", " ", "#", " ", "#", " ", "#", " ", "#"],
    ["#", " ", "#", " ", "#", " ", "#", " ", "#"],
    [" ", " ", "#", " ", "#", " ", "#", " ", "#"],
    [" ", "#", "#", " ", "#", " ", " ", " ", "#"],
    [" ", " ", " ", " ", "#", "#", "#", "#", "#"],
    ["#", "#", "#", "X", "#", "#", "#", "#", "#"]
])

# 访问特定元素
O_row, O_column = np.where(map1 == "O")
print(O_row, O_column)

# 查找所有满足条件的元素
O_indices = np.where(map1 == "O")
print(O_indices)