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
您还可以将NumPy数组转换为list in - air并获取其索引。例如,
l = [1,2,3,4,5] # Python list
a = numpy.array(l) # NumPy array
i = a.tolist().index(2) # i will return index of 2
print i
它会输出1。
其他回答
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。
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)
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。
您还可以将NumPy数组转换为list in - air并获取其索引。例如,
l = [1,2,3,4,5] # Python list
a = numpy.array(l) # NumPy array
i = a.tolist().index(2) # i will return index of 2
print i
它会输出1。
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。