numpyのことでインデックスを検索します。 "A"
と"B"
のインデックスはどのようにして見つけることができますか?私はnumpyの配列リストを持っている
は、私が使用:
np.where(x == ["A", "B"])
np.where(x in ["A", "B"])
np.where(x == any(["A", "B"]))
しかし、それは私を助けていませんでした。要素単位のORため
numpyのことでインデックスを検索します。 "A"
と"B"
のインデックスはどのようにして見つけることができますか?私はnumpyの配列リストを持っている
は、私が使用:
np.where(x == ["A", "B"])
np.where(x in ["A", "B"])
np.where(x == any(["A", "B"]))
しかし、それは私を助けていませんでした。要素単位のORため
使用|
またはnp_logical_or
:
x = np.array(x)
np.where((x=='A') | (x=='B'))
Out: (array([0, 1, 2, 3, 6], dtype=int64),)
np.where(np.logical_or(x=='A', x=='B'))
Out: (array([0, 1, 2, 3, 6], dtype=int64),)
大きな条件、つまりx == 'A'、x == 'B'、x == 'C'、x == 'D'の場合どのようにリストを使うことができますか? x == ['A'、 'B'、 'C'、 'D']のようなもの? –
'' in1d': 'np.in1d(x、['A'、 'B'、 'C'、 'D'])'(これはnp.where内の条件になります) – ayhan
Divakar - あなたの重複が受け入れ答えが欠落している、マスクのlogical_orを使用して1。私には良い複製のように見えません。 :) – hpaulj
私はちょうど別の可能な 'duplicate'で、このような場合には、おそらくここで与えられた' logical_or'答えを使って、 'np.in1d'(もう一方の複製で受け入れられた答え)に注意しました。 'in1d'のコードを見てください。 http://stackoverflow.com/a/38924371/901925 – hpaulj