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?
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
从np.where()中选择第一个元素的替代方法是使用生成器表达式和enumerate,例如:
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(100) # x = array([0, 1, 2, 3, ... 99])
>>> next(i for i, x_i in enumerate(x) if x_i == 2)
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对于二维数组,可以这样做:
>>> x = np.arange(100).reshape(10,10) # x = array([[0, 1, 2,... 9], [10,..19],])
>>> next((i,j) for i, x_i in enumerate(x)
... for j, x_ij in enumerate(x_i) if x_ij == 2)
(0, 2)
这种方法的优点是,它在找到第一个匹配后停止检查数组的元素,而np。Where检查所有元素是否匹配。如果在数组的前面有匹配,生成器表达式会更快。
其他回答
如果你只需要第一次出现一个值的索引,你可以使用nonzero(或where,在这种情况下相当于相同的东西):
>>> t = array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8])
>>> nonzero(t == 8)
(array([6, 8, 9]),)
>>> nonzero(t == 8)[0][0]
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如果需要多个值中的每个值的第一个索引,显然可以重复执行上述操作,但有一个技巧可能更快。下面的代码查找每个子序列的第一个元素的下标:
>>> nonzero(r_[1, diff(t)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 6, 7, 8]),)
注意,它找到了3s的子序列和8s的子序列的开头:
[1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8]
这和求每个值的第一次出现有点不同。在你的程序中,你可以使用t的排序版本来得到你想要的:
>>> st = sorted(t)
>>> nonzero(r_[1, diff(st)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 7]),)
要在任何标准上建立索引,你可以这样做:
In [1]: from numpy import *
In [2]: x = arange(125).reshape((5,5,5))
In [3]: y = indices(x.shape)
In [4]: locs = y[:,x >= 120] # put whatever you want in place of x >= 120
In [5]: pts = hsplit(locs, len(locs[0]))
In [6]: for pt in pts:
.....: print(', '.join(str(p[0]) for p in pt))
4, 4, 0
4, 4, 1
4, 4, 2
4, 4, 3
4, 4, 4
这里有一个快速函数,它可以做list.index()所做的事情,只是如果没有找到它,它不会引发异常。注意——这在大型数组上可能非常慢。如果你想把它作为一个方法,你也可以把它拼凑到数组上。
def ndindex(ndarray, item):
if len(ndarray.shape) == 1:
try:
return [ndarray.tolist().index(item)]
except:
pass
else:
for i, subarray in enumerate(ndarray):
try:
return [i] + ndindex(subarray, item)
except:
pass
In [1]: ndindex(x, 103)
Out[1]: [4, 0, 3]
从np.where()中选择第一个元素的替代方法是使用生成器表达式和enumerate,例如:
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(100) # x = array([0, 1, 2, 3, ... 99])
>>> next(i for i, x_i in enumerate(x) if x_i == 2)
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对于二维数组,可以这样做:
>>> x = np.arange(100).reshape(10,10) # x = array([[0, 1, 2,... 9], [10,..19],])
>>> next((i,j) for i, x_i in enumerate(x)
... for j, x_ij in enumerate(x_i) if x_ij == 2)
(0, 2)
这种方法的优点是,它在找到第一个匹配后停止检查数组的元素,而np。Where检查所有元素是否匹配。如果在数组的前面有匹配,生成器表达式会更快。
注意:这是python 2.7版本
您可以使用lambda函数来处理这个问题,它既适用于NumPy数组,也适用于列表。
your_list = [11, 22, 23, 44, 55]
result = filter(lambda x:your_list[x]>30, range(len(your_list)))
#result: [3, 4]
import numpy as np
your_numpy_array = np.array([11, 22, 23, 44, 55])
result = filter(lambda x:your_numpy_array [x]>30, range(len(your_list)))
#result: [3, 4]
你可以用
result[0]
获取筛选元素的第一个索引。
对于python 3.6,使用
list(result)
而不是
result
numpy中内置了一种相当习惯的向量化方法。它使用np.argmax()函数的一个奇怪之处来完成这一点——如果有许多值匹配,它将返回第一个匹配的索引。诀窍在于,对于布尔值,将永远只有两个值:True(1)和False(0)。因此,返回的索引将是第一个True的索引。
对于所提供的简单示例,您可以看到它在以下情况下工作
>>> np.argmax(np.array([1,2,3]) == 2)
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一个很好的例子是计算桶,例如用于分类。假设你有一个切割点数组,你想要对应数组中每个元素的“桶”。该算法是计算x < cuts处的第一个切割索引(在使用np. infinity填充切割之后)。我可以使用broadcast来广播比较,然后沿着cuts-broadcast轴应用argmax。
>>> cuts = np.array([10, 50, 100])
>>> cuts_pad = np.array([*cuts, np.Infinity])
>>> x = np.array([7, 11, 80, 443])
>>> bins = np.argmax( x[:, np.newaxis] < cuts_pad[np.newaxis, :], axis = 1)
>>> print(bins)
[0, 1, 2, 3]
正如预期的那样,x中的每个值都属于一个连续的箱子,具有定义良好且易于指定的边界情况行为。