我知道Python列表有一个方法可以返回某个对象的第一个索引:
>>> xs = [1, 2, 3]
>>> xs.index(2)
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NumPy数组也有类似的东西吗?
当前回答
NumPy中有很多操作可以放在一起来完成这个任务。这将返回等于item的元素的下标:
numpy.nonzero(array - item)
然后你可以取列表的第一个元素来得到一个元素。
其他回答
您还可以将NumPy数组转换为list in - air并获取其索引。例如,
l = [1,2,3,4,5] # Python list
a = numpy.array(l) # NumPy array
i = a.tolist().index(2) # i will return index of 2
print i
它会输出1。
用ndindex
样本数组
arr = np.array([[1,4],
[2,3]])
print(arr)
...[[1,4],
[2,3]]
创建一个空列表来存储索引和元素元组
index_elements = []
for i in np.ndindex(arr.shape):
index_elements.append((arr[i],i))
将元组列表转换为字典
index_elements = dict(index_elements)
键是元素，值是元素 索引——使用键来访问索引
index_elements[4]
... (0,1)
L.index (x)返回最小的I，使得I是x在列表中第一次出现的索引。
可以放心地假设，Python中的index()函数的实现使它在找到第一个匹配后停止，这将导致最佳的平均性能。
要在NumPy数组中找到第一个匹配后停止的元素，请使用迭代器(ndenumerate)。
In [67]: l=range(100)
In [68]: l.index(2)
Out[68]: 2
NumPy数组:
In [69]: a = np.arange(100)
In [70]: next((idx for idx, val in np.ndenumerate(a) if val==2))
Out[70]: (2L,)
注意，如果没有找到元素，index()和next方法都会返回一个错误。使用next，可以使用第二个参数在未找到元素时返回一个特殊值，例如:
In [77]: next((idx for idx, val in np.ndenumerate(a) if val==400),None)
NumPy中还有其他函数(argmax, where和nonzero)可用于在数组中查找元素，但它们都有一个缺点，即遍历整个数组查找所有出现的元素，因此无法优化以查找第一个元素。还要注意，where和非零返回数组，因此需要选择第一个元素来获取索引。
In [71]: np.argmax(a==2)
Out[71]: 2
In [72]: np.where(a==2)
Out[72]: (array([2], dtype=int64),)
In [73]: np.nonzero(a==2)
Out[73]: (array([2], dtype=int64),)
时间比较
只是检查对于大型数组，当搜索项位于数组的开头时，使用迭代器的解决方案更快(在IPython shell中使用%timeit):
In [285]: a = np.arange(100000)
In [286]: %timeit next((idx for idx, val in np.ndenumerate(a) if val==0))
100000 loops, best of 3: 17.6 µs per loop
In [287]: %timeit np.argmax(a==0)
1000 loops, best of 3: 254 µs per loop
In [288]: %timeit np.where(a==0)[0][0]
1000 loops, best of 3: 314 µs per loop
这是一个开放的NumPy GitHub问题。
参见:Numpy:快速找到第一个值索引
如果你想用它作为其他东西的索引，如果数组是可广播的，你可以使用布尔索引;不需要显式索引。要做到这一点，绝对最简单的方法是基于真值进行索引。
other_array[first_array == item]
任何布尔运算都可以:
a = numpy.arange(100)
other_array[first_array > 50]
非零方法也接受布尔值:
index = numpy.nonzero(first_array == item)[0][0]
两个0分别表示索引元组(假设first_array是1D)和索引数组中的第一项。
是的，给定一个数组，数组和一个值，要搜索的项，你可以使用np。的地方:
itemindex = numpy.where(array == item)
结果是一个元组，首先是所有的行索引，然后是所有的列索引。
例如，如果一个数组是二维的，它包含你的项目在两个位置，那么
array[itemindex[0][0]][itemindex[1][0]]
将等于你的项目，因此将是:
array[itemindex[0][1]][itemindex[1][1]]
