在Python中，使用NumPy库可以方便地对数组进行各种操作，包括查询、定位和赋值数值所在行列。下面是查询、定位和赋值数值所在行列的详细攻略。
查询数值所行列
在NumPy中，可以使用where函数来查询数组中某个数值的位置。下面是一个使用where函数查询一个二维数组中某数值的位置的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个3x4的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 查询数值10的位置
row, col = np.where(a == 10)
print(row, col)
上面的代码创建了一个3×4的二维数组a，并使用where函数查询数值10的位置。我们可以使用print函数来打印行和列的值。
输出结果为：
[2] [1]
定位数值所在行列
在NumPy中，可以使用argwhere函数来定位数组某个数值的位置。下面是一个使用argwhere函数定位一个二维数组中某个数值的位置的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个3x4的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 定位值10的位置
index = np.argwhere(a == 10)
print(index)
上面的代码创建了一个3×4的二维数组a，并使用argwhere函数定位数值10的位置。我们可以使用print函数来印位置。
输出结果为：
[[2 1]]
赋值数值所在行列
在NumPy中，可以使用索引来赋值数组中某个数值所在位置的值。下面是一个使用索引赋值一个二维数组中某个数值所在位置的值的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个3x4的二维数组
a =.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
#数值10的位置
row, col = np.where(a == 10)
# 赋值数值10所在位置的值为100
a[row, col] = 100
print(a)
上面的代码创建一个3×4的二维数组a，并使用where函数查询数值10的位置，然后使用索引赋值数值10所在位置的值为100。我们可以使用print函数来打印数组。
输出结果为：
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 100 11 12]]
示例一：查询一个随机二维数组中某个数值的位置
下面是一个查询一个随机二维中某个数值的位置的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个5x6的随机二维数组
a = np.random.randint(0, 100, size=(5, 6))
# 查询数值50的位置
, col = np.where(a == 50)
print(row, col)
上面的代码创建了一个5×6的随机二维数组a，并使用where函数查询数值50的位置。我们可以使用print函数来打印行和列的值。
输出结果为：
[2] [4]
示例二：定位一个随机二维数组中某个数值的位置
下面是一个定位一个随机二维数组中某个数值的位置的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个5x6的随机二维数组
a = np.random.randint(0, 100, size=(5, 6))
# 定位数值50的位置
index = np.argwhere(a == 50)
print(index)
上面的代码创建了一个5×6的随机二维数组a，并使用argwhere函数定位数值50的位置。我们可以使用print函数来印位置。
输出结果为：
[[2 ]]
总结
本文介绍了查询、定位和赋值数值所在行列的方法。在NumPy中，我们可以使用where函数查询数组中某个数值的位置，使用argwhere函数来定位数组中某个数值的位置，使用索引来赋值数组中某个数值所在位置的值。我们还提了两个示例来演示这些方法的用法。