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)
  

对于一维排序数组，使用numpy会更简单、更有效。searchsorted，返回一个NumPy整数(位置)。例如,

arr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 3, 4])
i = np.searchsorted(arr, 3)

只要确保数组已经排序

还要检查返回的索引i是否包含被搜索的元素，因为searchsorted的主要目标是找到应该插入元素以保持顺序的索引。

if arr[i] == 3:
    print("present")
else:
    print("not present")

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。

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]

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]]

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