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在本教程中，我们将讨论如何在 numpy 数组中查找元素的第一个索引。

使用 where() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

numpy 模块中的 where() 函数用于返回一个数组，该数组包含满足某些条件的元素的索引。条件在函数中指定。

我们可以使用它来查找数组中特定值的第一个索引，如下所示。

a = np.array([7, 8, 9, 5, 2, 1, 5, 6, 1])

print(np.where(a == 1)[0][0])

输出：

5

使用 nonzero() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

nonzero() 函数返回 numpy 数组中所有非零元素的索引。它为多维数组返回多个数组的元组。

与 where() 函数类似，我们也可以指定条件，以便它也可以返回特定元素的位置。

例如，

a = np.array([7, 8, 9, 5, 2, 1, 5, 6, 1])

print(np.nonzero(a == 1)[0][0])

输出：

5

为了最基本的目的，where() 和 nonzero() 函数看起来很相似。where() 函数的区别在于，当你希望从数组 a 中选取某些条件为 True 时的元素，以及从数组 b 中选取该条件为 False 时的元素。

使用 argmax() 函数在 numpy 数组中查找元素的第一个索引

argmax() 查找数组中最大元素的索引。我们可以在函数中指定相等条件，并找到所需元素的索引。

例如，

a = np.array([7, 8, 9, 5, 2, 1, 5, 6, 1])

print(np.argmax(a == 1))

输出：

5

使用 index() 函数在 NumPy 数组中查找元素的第一个索引

在这种方法中，我们将首先使用 tolist() 函数将数组转换为列表。然后，我们将使用 index() 函数，该函数将返回指定元素的位置。

以下代码实现了这一点。

a = np.array([7, 8, 9, 5, 2, 1, 5, 6, 1])

print(a.tolist().index(1))

输出：

5