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
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]]
其他回答
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。
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。
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
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]
output
... (0,1)