python - Numpy.where回避策

Question

私のアレイの場合：
array([[ 1, 2, 3, 4, 5], #a
[ 1, 3, 5, 7, 9],
[ 5, 10, 15, 20, 25],
[ 2, 4, 6, 8, 5]])

と
array([[ 1, 2, 3, 4, 16], #b
[ 1, 3, 16, 7, 9],
[ 5, 16, 15, 20, 25],
[ 2, 4, 6, 8, 5]])

の結果を取得しようとしていますnp.where((a==5 and b==16))。私が期待する：

Out[1]: (array([0, 1], dtype=int64), array([4, 2], dtype=int64)、

それはどこに5あり16、同じインデックスを共有しているからです。しかし、代わりに私は

ValueError：複数の要素を持つ配列の真理値があいまいです。a.any（）またはa.all（）を使用します

np.where((a.all()==5 and b.any()==16))やってみると

Out[1]: (array([], dtype=int64),)

何か案は？前もって感謝します。

Answer 1

&代わりに使用したいand：

np.where((a==5) & (b==16))

numpy 配列を扱うときは、論理 AND の代わりにビット単位の演算子を使用します。