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
另一个之前没有提到的选项是bisect模块,它也适用于列表,但需要一个预先排序的列表/数组:
import bisect
import numpy as np
z = np.array([104,113,120,122,126,138])
bisect.bisect_left(z, 122)
收益率
3
Bisect还会在您要查找的数字在数组中不存在时返回一个结果,以便将该数字插入正确的位置。
其他回答
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]
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。
numpy_indexed包(免责声明,我是它的作者)包含一个向量化的等效list。ndarray的索引;那就是:
sequence_of_arrays = [[0, 1], [1, 2], [-5, 0]]
arrays_to_query = [[-5, 0], [1, 0]]
import numpy_indexed as npi
idx = npi.indices(sequence_of_arrays, arrays_to_query, missing=-1)
print(idx) # [2, -1]
这个解决方案具有向量化的性能,可以推广到ndarray,并且有各种处理缺失值的方法。
只是添加一个非常高性能和方便的numba替代np。Ndenumerate来查找第一个索引:
from numba import njit
import numpy as np
@njit
def index(array, item):
for idx, val in np.ndenumerate(array):
if val == item:
return idx
# If no item was found return None, other return types might be a problem due to
# numbas type inference.
这非常快,并且自然地处理多维数组:
>>> arr1 = np.ones((100, 100, 100))
>>> arr1[2, 2, 2] = 2
>>> index(arr1, 2)
(2, 2, 2)
>>> arr2 = np.ones(20)
>>> arr2[5] = 2
>>> index(arr2, 2)
(5,)
这比任何使用np的方法都要快得多(因为它使操作短路)。Where或np. non0。
然而np。Argwhere也可以优雅地处理多维数组(你需要手动将它转换为元组,而且不会短路),但如果没有找到匹配,它就会失败:
>>> tuple(np.argwhere(arr1 == 2)[0])
(2, 2, 2)
>>> tuple(np.argwhere(arr2 == 2)[0])
(5,)
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