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]]

8种方法的比较

TL; diana:

(注:适用于100M元素以下的1d数组)

为了获得最佳性能，请使用index_of__v5 (numba + numpy. 5)。枚举+ for循环;参见下面的代码)。 如果numba不可用: 如果期望在前100k个元素中找到目标值，请使用index_of__v7 (for循环+枚举)。 否则使用index_of__v2/v3/v4 (numpy. exe)。Argmax或numpy。基于flatnonzero)。

由perfplot提供

import numpy as np
from numba import njit

# Based on: numpy.argmax()
# Proposed by: John Haberstroh (https://stackoverflow.com/a/67497472/7204581)
def index_of__v1(arr: np.array, v):
    is_v = (arr == v)
    return is_v.argmax() if is_v.any() else -1


# Based on: numpy.argmax()
def index_of__v2(arr: np.array, v):
    return (arr == v).argmax() if v in arr else -1


# Based on: numpy.flatnonzero()
# Proposed by: 1'' (https://stackoverflow.com/a/42049655/7204581)
def index_of__v3(arr: np.array, v):
    idxs = np.flatnonzero(arr == v)
    return idxs[0] if len(idxs) > 0 else -1


# Based on: numpy.argmax()
def index_of__v4(arr: np.array, v):
    return np.r_[False, (arr == v)].argmax() - 1


# Based on: numba, for loop
# Proposed by: MSeifert (https://stackoverflow.com/a/41578614/7204581)
@njit
def index_of__v5(arr: np.array, v):
    for idx, val in np.ndenumerate(arr):
        if val == v:
            return idx[0]
    return -1


# Based on: numpy.ndenumerate(), for loop
def index_of__v6(arr: np.array, v):
    return next((idx[0] for idx, val in np.ndenumerate(arr) if val == v), -1)


# Based on: enumerate(), for loop
# Proposed by: Noyer282 (https://stackoverflow.com/a/40426159/7204581)
def index_of__v7(arr: np.array, v):
    return next((idx for idx, val in enumerate(arr) if val == v), -1)


# Based on: list.index()
# Proposed by: Hima (https://stackoverflow.com/a/23994923/7204581)
def index_of__v8(arr: np.array, v):
    l = list(arr)
    try:
        return l.index(v)
    except ValueError:
        return -1

去Colab

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。

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

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")

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,)