Question

我有一个3D数组并使用np.where来查找满足特定条件的元素。 np.where的输出是三个1D阵列的元组，每个阵列沿单个轴给出索引。我想迭代这个输出并打印出符合条件的矩阵中每个点的索引。

一种方法是：

indices = np.where(myarray == 0)
for i in range(0, len(indices[0])):
    print indices[0][i], indices[1][i], indices[2][i]

然而，它看起来有点麻烦，我想知道是否有更好的方法？

Answer 1

使用zip

indices = zip(*np.where(myarray == 0))

然后你可以做

for i, j, k in indices:
    print ...

例如，

In [1]: x = np.random_integers(0, 1, (3, 3, 3))
In [2]: np.where(x) # you want np.where(x==0)
Out[2]: (array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2]),
         array([0, 1, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 2]),
         array([1, 0, 1, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2]))
In [3]: zip(*np.where(x))
Out[3]: [(0, 0, 1),
         (0, 1, 0),
         (0, 1, 1),
         (0, 2, 0),
         (0, 2, 1),
         (1, 0, 1),
         (1, 0, 2),
         (1, 1, 0),
         (1, 1, 2),
         (2, 2, 2)]

Answer 2

使用np.transpose而非zip，对于大型数组来说速度更快

import numpy as np
myarray = np.random.randint(0, 7, size=1000000)
%timeit indices = zip(*np.where(myarray == 0))
%timeit indices = np.transpose(np.where(myarray == 0))

10 loops, best of 3: 31.8 ms per loop
100 loops, best of 3: 15.9 ms per loop

迭代`np.where`的输出

2 个答案: