在3Dnumpy-array中搜索多个1Dnumpy-array

在3D numpy array中搜索多个1D numpy array，可以使用numpy的函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码中导入numpy库，以便使用其中的函数和方法。

import numpy as np

1. 创建3D numpy array：根据实际需求，创建一个3D numpy array，其中包含要搜索的数据。

arr_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

1. 创建多个1D numpy array：根据实际需求，创建多个1D numpy array，作为要搜索的目标。

target_arrays = [np.array([1, 2, 3]), np.array([7, 8, 9])]

1. 使用numpy的in1d函数进行搜索：使用numpy的in1d函数，将目标数组与3D数组进行比较，返回一个布尔类型的数组，表示目标数组中的元素是否在3D数组中存在。

result = np.in1d(arr_3d, target_arrays)

1. 处理搜索结果：根据实际需求，对搜索结果进行处理，可以使用numpy的where函数来获取满足条件的索引。

indices = np.where(result)

1. 输出结果：根据实际需求，输出搜索结果，可以打印满足条件的索引或者对应的元素值。

print(indices)

以上是在3D numpy array中搜索多个1D numpy array的基本步骤。根据具体的应用场景和需求，可以进一步优化和扩展代码。对于numpy的其他函数和方法，可以参考官方文档进行学习和使用。

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