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
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)
其他回答
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)
2
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。
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。
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]
对于1D数组，我推荐np。平坦非零(array == value)[0]，它等价于np。非零(array == value)[0][0]和np。其中(array == value)[0][0]，但避免了对一个单元素元组开箱的丑陋。
index_lst_form_numpy = pd.DataFrame(df).reset_index()["index"].tolist()
