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
index_lst_form_numpy = pd.DataFrame(df).reset_index()["index"].tolist()
其他回答
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。
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。
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
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
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]