1つのnumpy配列を持つデータセット内の値の位置を取得する

Question

データセットprecip_subsetには3つの1D numpy配列があります。私はprecip_subsetを作成するために31のデータセットをマージしました。データセットの最初のnumpy arrrayは曜日を表し、2番目の配列は経度を表し、thrid配列は緯度を表します。データセットの各位置で降水量に固有の値があります。たとえばprint(precip_subset[1, 0, 21])は私に1.05という値を与えます。

precip_subsetでは、私は降水量の特定の値しか求めませんでした。だから私はそうのようなデータセットを限定：この後

data_low = precip_subset[(precip_subset > 0) & (precip_subset < 3.86667)] 

、私はこれを実行しようとしました：

for val in data_low: 
    if val < 1: 
     print(precip_subset.tolist().index(val)) 

私がやろうとしていますどのような元のデータセット内の値の位置を取得している、precip_subset 。しかし、私はThe truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()というエラーが出ます。誰も私がprecip_subsetから値の位置を得る方法を説明することはできますか？

EDIT：ここprecip_subsetが作成された方法である。

from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 

data_path = r"C:\Users\matth\Downloads\TRMM_3B42RT\3B42RT_Daily.201001.7.nc4" 
f = Dataset(data_path) 

latbounds = [ -31 , -19 ] 
lonbounds = [ 131, 146 ] # degrees east ? 
lats = f.variables['lat'][:] 
lons = f.variables['lon'][:] 

# latitude lower and upper index 
latli = np.argmin(np.abs(lats - latbounds[0])) 
latui = np.argmin(np.abs(lats - latbounds[1])) 

# longitude lower and upper index 
lonli = np.argmin(np.abs(lons - lonbounds[0])) 
lonui = np.argmin(np.abs(lons - lonbounds[1])) 

precip_subset = f.variables['precipitation'][ : , lonli:lonui , latli:latui ] 

変数 "沈殿" は、元のデータセットからr"C:\Users\matth\Downloads\TRMM_3B42RT\3B42RT_Daily.201001.7.nc4"

ある、precip_subsetの形状及び大きさは、それぞれ(31, 60, 48)と89280

あります

Answer 1

次のように試してみることができます（あなたの例から考えてみてください）：

data_low_indices1 = np.where((precip_subset > 0) & (precip_subset < 3.86667)) 

これは、条件が成立するインデックスの1D配列のタプルを返します。あなたはこのリストを移調することもできます。

data_low_indices2 = np.array(np.where((precip_subset > 0) & (precip_subset < 3.86667))).T 

その後、次のことができます。

for ind in data_low_indices2: 
    print(ind) 

あなたが移調したくない場合は、次の操作を行います。

for ind in zip(*data_low_indices1): 
    print(ind)