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)
1

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

如果你想用它作为其他东西的索引,如果数组是可广播的,你可以使用布尔索引;不需要显式索引。要做到这一点,绝对最简单的方法是基于真值进行索引。

other_array[first_array == item]

任何布尔运算都可以:

a = numpy.arange(100)
other_array[first_array > 50]

非零方法也接受布尔值:

index = numpy.nonzero(first_array == item)[0][0]

两个0分别表示索引元组(假设first_array是1D)和索引数组中的第一项。

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。

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。

找到了另一个循环解决方案:

new_array_of_indicies = []

for i in range(len(some_array)):
  if some_array[i] == some_value:
    new_array_of_indicies.append(i)
    

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。