Python 按条件索引大型2d numpy数组

我有一个形状为（15003712）的2D NumPy数组。我想找到数组的索引，它们的值介于-10和-40之间。到目前为止，我已经：

对于lon_数组中的项： 对于项目中的值：

---

如果value>=-40和value如果

lonu数组

是一个列表列表（Python的内置基本数据类型），使用

enumerate（…）

将是了解元素索引的最佳方法：

for y, row in enumerate(lon_array):
    for x, value in enumerate(row):
        if -40 <= value <= -10:
            index = (y, x)
            # do something useful with it...

对于y，枚举（lon_数组）中的行：
对于x，枚举（行）中的值：
如果-40if
lonu array
是一个列表列表（Python的内置基本数据类型），那么使用
enumerate（…）
将是了解元素索引的最佳方法：

for y, row in enumerate(lon_array):
    for x, value in enumerate(row):
        if -40 <= value <= -10:
            index = (y, x)
            # do something useful with it...

对于y，枚举（lon_数组）中的行：
对于x，枚举（行）中的值：
如果使用
numpy.where
的-40，您可以根据数据的值提取索引，并在构建
numpy
的优化
c code
中对数据执行迭代：

import numpy as np

x = np.random.random(10).reshape(2, 5)
print(x)
indices = np.where(x < 0.2)  #<--- this selects the indices based on a filter
print(indices)
x[indices]

因为过滤器中有两个条件，我建议您使用以下构造，它允许构建比
np更复杂的布尔表达式。其中
直接接受：

indices = np.where(np.logical_or(x < 0.2, x > 0.8))

index=np.where（np.logical_或（x<0.2，x>0.8））
使用
numpy。其中，
可以根据数据值提取索引，并在构建
numpy
的优化
c代码中对数据执行迭代：

import numpy as np

x = np.random.random(10).reshape(2, 5)
print(x)
indices = np.where(x < 0.2)  #<--- this selects the indices based on a filter
print(indices)
x[indices]

因为过滤器中有两个条件，我建议您使用以下构造，它允许构建比
np更复杂的布尔表达式。其中
直接接受：

indices = np.where(np.logical_or(x < 0.2, x > 0.8))

index=np.where（np.logical_或（x<0.2，x>0.8））
假设您的
lon\u数组是NumPy数组，您可以使用以下方法：

find_index=np.where（np.logical_和（lon_数组>=-40，lon_arr>>lon_arr
数组（[[20，-40]，
[ 30, -30],
[ 20, -14],
[ 30, -30]])
>>>np.asarray（np.where（np.logical_）和（lon_arr>=-40，lon_arr假设您的
lon_数组是NumPy数组，您可以使用以下方法：

find_index=np.where（np.logical_和（lon_数组>=-40，lon_arr>>lon_arr
数组（[[20，-40]，
[ 30, -30],
[ 20, -14],
[ 30, -30]])
>>>np.asarray（np.where）（np.logical_）和（lon_arr>=-40，lon_arr为了完整性，您可以使用作为其他答案中提出的基于
numpy的解决方案的替代方案：

[1245]中的
：lon_数组=np.linspace（-70,20,10）。重塑（2,5）
In[1246]：lon_阵列
出[1246]：
数组（[-70.，-60.，-50.，-40.，-30.]，
[-20., -10.,   0.,  10.,  20.]])
在[1247]：idx=np.nonzero（np.logical_）和（lon_数组>=-40，lon_数组中，为了完整性，您可以使用作为
numpy的替代方案。其中，其他答案中提出的基于
的解决方案：

[1245]中的
：lon_数组=np.linspace（-70,20,10）。重塑（2,5）
In[1246]：lon_阵列
出[1246]：
数组（[-70.，-60.，-50.，-40.，-30.]，
[-20., -10.,   0.,  10.,  20.]])
在[1247]中：idx=np.nonzero（np.logical_）和（lon_数组>=-40，lon_数组能否添加长度为5或6的2D数组？它是否一定是numpy数组？如果是，则添加标记。或者使用numpy只是试图找到匹配项和“数组”的索引是否真的是一个普通的列表？是否可以添加长度为5或6的2D数组？它是否一定是numpy数组？如果是，则添加标记。或者使用numpy只是试图查找匹配项的索引，而您的“数组”是否真的是一个普通列表？