如何用Python获取数组中大于5的元素的索引位置？

假设你使用的是NumPy数组（因为原生Python列表不支持scores > min_score_thresh这种布尔索引语法），下面两种方法可以帮你快速获取大于5的元素在原数组中的位置：

方法1：用np.where()直接定位 #

这是最直接的方式，np.where()会返回满足条件的元素的索引数组：

import numpy as np

scores = np.array([2.619, 3.3, 9.67, 0.1, 6.7, 3.2])
min_score_thresh = 5

# 获取符合条件的索引，[0]是因为where返回的是元组，取第一个元素就是索引数组
x = np.where(scores > min_score_thresh)[0]
# 如果需要转为普通Python列表，加上tolist()
x = x.tolist()
print(x)  # 输出: [2, 4]

方法2：借助布尔掩码的nonzero()方法 #

先生成一个布尔掩码（标记哪些元素符合条件），再通过nonzero()提取掩码中True对应的索引：

import numpy as np

scores = np.array([2.619, 3.3, 9.67, 0.1, 6.7, 3.2])
min_score_thresh = 5

# 生成布尔掩码：符合条件的位置为True，否则为False
mask = scores > min_score_thresh
# 提取True对应的索引
x = mask.nonzero()[0].tolist()
print(x)  # 输出: [2, 4]

补充说明 #

• 两种方法得到的结果默认是NumPy数组，用tolist()可以转换成你需要的普通Python列表格式
• 索引是从0开始计数的，和你预期的[2,4]完全匹配：9.67在原数组的第3个位置（索引2），6.7在第5个位置（索引4）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9744314