是否有NumPy函数返回数组中某物的第一个索引?

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

如果你只需要第一次出现一个值的索引，你可以使用nonzero(或where，在这种情况下相当于相同的东西):

>>> t = array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8])
>>> nonzero(t == 8)
(array([6, 8, 9]),)
>>> nonzero(t == 8)[0][0]
6

如果需要多个值中的每个值的第一个索引，显然可以重复执行上述操作，但有一个技巧可能更快。下面的代码查找每个子序列的第一个元素的下标:

>>> nonzero(r_[1, diff(t)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 6, 7, 8]),)

注意，它找到了3s的子序列和8s的子序列的开头:

[1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8]

这和求每个值的第一次出现有点不同。在你的程序中，你可以使用t的排序版本来得到你想要的:

>>> st = sorted(t)
>>> nonzero(r_[1, diff(st)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 7]),)

2009-06-25 15:01:00

其他回答

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

2022-04-15 06:45:41

numpy中内置了一种相当习惯的向量化方法。它使用np.argmax()函数的一个奇怪之处来完成这一点——如果有许多值匹配，它将返回第一个匹配的索引。诀窍在于，对于布尔值，将永远只有两个值:True(1)和False(0)。因此，返回的索引将是第一个True的索引。

对于所提供的简单示例，您可以看到它在以下情况下工作

>>> np.argmax(np.array([1,2,3]) == 2)
1

一个很好的例子是计算桶，例如用于分类。假设你有一个切割点数组，你想要对应数组中每个元素的“桶”。该算法是计算x < cuts处的第一个切割索引(在使用np. infinity填充切割之后)。我可以使用broadcast来广播比较，然后沿着cuts-broadcast轴应用argmax。

>>> cuts = np.array([10, 50, 100])
>>> cuts_pad = np.array([*cuts, np.Infinity])
>>> x   = np.array([7, 11, 80, 443])
>>> bins = np.argmax( x[:, np.newaxis] < cuts_pad[np.newaxis, :], axis = 1)
>>> print(bins)
[0, 1, 2, 3]

正如预期的那样，x中的每个值都属于一个连续的箱子，具有定义良好且易于指定的边界情况行为。

2021-05-12 04:46:47

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)

2021-02-18 11:24:11

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

2022-07-14 12:28:50