使用numpy中的查找值进行数组操作

以下数组值对应于以下查找值：

lookup = np.array([60, 40, 50, 70, 90])

a = np.array([1, 2, 1, 4, 3, 2, 4, 9, 1])
b = np.array([2, 1, 2, 3, 3, 4, 9, 2, 1])
c = np.array([4, 2, 1, 4, 4, 1, 4, 4, 9])

这是我必须做的

1 --> 60
2 --> 40
3 --> 50
4 --> 70
9 --> 90

最高为70

所以，结果的第一个元素是4

这样,

预期结果=数组（[4，1，…，9]）

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解决此类问题的更好方法是什么？

这里有自定义索引，因此需要设置一个字典，用查找值替换自定义索引，如下所示：

index_map={1:60,2:40,3:50,4:70,9:90}

然后，我们使用

d

中索引的实际

lookup

值创建一个临时NumPy数组：

temp=np.array（[index_map[int（x）]表示np.nditer（d）]中的x。重塑（d.shape）

因此，我们可以重新使用（选项1）：

rows=temp.argmax（0）
打印（d[行，np.arange（d.shape[1]））

输出：

[41449]

预期结果是什么？你如何获得它？“你必须对值进行排序吗？”Ardweaden在和一个同时被删除的问题中，提到了最大值，但所有问题都不清楚。

array       1st column elements             lookup value

a            1        -->                   60
b            2        -->                   40
c            4        -->                   70