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。

找到了另一个循环解决方案:

new_array_of_indicies = []

for i in range(len(some_array)):
  if some_array[i] == some_value:
    new_array_of_indicies.append(i)
    

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,)

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]]

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。

对于我的用例，我不能提前对数组排序，因为元素的顺序很重要。这是我的全部numpy实现:

import numpy as np

# The array in question
arr = np.array([1,2,1,2,1,5,5,3,5,9]) 

# Find all of the present values
vals=np.unique(arr)
# Make all indices up-to and including the desired index positive
cum_sum=np.cumsum(arr==vals.reshape(-1,1),axis=1)
# Add zeros to account for the n-1 shape of diff and the all-positive array of the first index
bl_mask=np.concatenate([np.zeros((cum_sum.shape[0],1)),cum_sum],axis=1)>=1
# The desired indices
idx=np.where(np.diff(bl_mask))[1]

# Show results
print(list(zip(vals,idx)))

>>> [(1, 0), (2, 1), (3, 7), (5, 5), (9, 9)]

我认为它解释了重复值的无序数组。