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,)

index_lst_form_numpy = pd.DataFrame(df).reset_index()["index"].tolist()

numpy中内置了一种相当习惯的向量化方法。它使用np.argmax()函数的一个奇怪之处来完成这一点——如果有许多值匹配，它将返回第一个匹配的索引。诀窍在于，对于布尔值，将永远只有两个值:True(1)和False(0)。因此，返回的索引将是第一个True的索引。

对于所提供的简单示例，您可以看到它在以下情况下工作

>>> np.argmax(np.array([1,2,3]) == 2)
1

一个很好的例子是计算桶，例如用于分类。假设你有一个切割点数组，你想要对应数组中每个元素的“桶”。该算法是计算x < cuts处的第一个切割索引(在使用np. infinity填充切割之后)。我可以使用broadcast来广播比较，然后沿着cuts-broadcast轴应用argmax。

>>> cuts = np.array([10, 50, 100])
>>> cuts_pad = np.array([*cuts, np.Infinity])
>>> x   = np.array([7, 11, 80, 443])
>>> bins = np.argmax( x[:, np.newaxis] < cuts_pad[np.newaxis, :], axis = 1)
>>> print(bins)
[0, 1, 2, 3]

正如预期的那样，x中的每个值都属于一个连续的箱子，具有定义良好且易于指定的边界情况行为。

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。

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。

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