Python NumPy 搜索 数组(array)

1、搜索数组元素（where）

在 NumPy 中，可以使用 np.where() 方法查找数组中满足条件的元素，并返回这些元素的 索引位置。

语法

np.where(condition)

其中：

• condition 为条件表达式

• 返回值是一个包含索引的元组

示例 1：查找值为 4 的元素索引

import numpy as np

arr=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])

x=np.where(arr==4)

print(x)

输出：

(array([3, 5, 6]),)

说明：

数字 4 出现在索引：

• 3
• 5
• 6

示例 2：查找偶数的索引

import numpy as np

arr=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

x=np.where(arr%2==0)

print(x)

输出：

(array([1, 3, 5, 7]),)

说明：

• 返回的是 偶数元素的位置

示例 3：查找奇数的索引

import numpy as np

arr=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

x=np.where(arr%2==1)

print(x)

输出：

(array([0, 2, 4, 6]),)

示例 4：二维数组搜索

对于二维数组，where() 会返回 行索引和列索引。

import numpy as np

arr=np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

x=np.where(arr>3)

print(x)

输出：

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

说明：

• 第一数组：行索引

• 第二数组：列索引

2、搜索排序位置（searchsorted）

searchsorted() 用于 在已排序数组中查找插入位置。

它使用 二分查找算法（Binary Search），因此效率很高。

该方法返回：

如果插入指定值，应插入的位置索引

以保持数组的排序顺序。

语法

np.searchsorted(arr, value, side='left')

参数说明：

示例 1：查找值 7 的插入位置

import numpy as np

arr=np.array([6, 7, 8, 9])

x=np.searchsorted(arr, 7)

print(x)

输出：

1

说明：

• 如果插入 7

• 应该插入到索引 1

示例 2：从右侧搜索

默认返回 最左侧插入位置。

如果希望返回 最右侧插入位置，可以使用：

side='right'

示例：

import numpy as np

arr=np.array([6, 7, 8, 9])

x=np.searchsorted(arr, 7, side='right')

print(x)

输出：

2

说明：

• 插入在索引 2

• 即所有 7 的右侧

示例 3：搜索多个值

searchsorted() 也支持 一次搜索多个值。

import numpy as np

arr=np.array([1, 3, 5, 7])

x=np.searchsorted(arr, [2, 4, 6])

print(x)

输出：

[1 2 3]

说明：

如果插入：

3、where 与 searchsorted 的区别

4、常见使用场景

使用 where

• 查找满足条件的数据

• 过滤数据

• 获取索引位置

例如：

arr[arr>5]

使用 searchsorted

• 有序数组插入

• 二分查找

• 排序数据处理

常见于：

• 时间序列数据

• 排序数据结构

• 分段查找