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。

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。

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

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。

要在任何标准上建立索引，你可以这样做:

In [1]: from numpy import *
In [2]: x = arange(125).reshape((5,5,5))
In [3]: y = indices(x.shape)
In [4]: locs = y[:,x >= 120] # put whatever you want in place of x >= 120
In [5]: pts = hsplit(locs, len(locs[0]))
In [6]: for pt in pts:
   .....:         print(', '.join(str(p[0]) for p in pt))
4, 4, 0
4, 4, 1
4, 4, 2
4, 4, 3
4, 4, 4

这里有一个快速函数，它可以做list.index()所做的事情，只是如果没有找到它，它不会引发异常。注意——这在大型数组上可能非常慢。如果你想把它作为一个方法，你也可以把它拼凑到数组上。

def ndindex(ndarray, item):
    if len(ndarray.shape) == 1:
        try:
            return [ndarray.tolist().index(item)]
        except:
            pass
    else:
        for i, subarray in enumerate(ndarray):
            try:
                return [i] + ndindex(subarray, item)
            except:
                pass

In [1]: ndindex(x, 103)
Out[1]: [4, 0, 3]