Question

我需要弄清楚如何在2d numpy数组中找到值的所有索引。

例如，我有以下2d数组：

([[1 1 0 0],
  [0 0 1 1],
  [0 0 0 0]])

我需要找到所有1＆0和＃0的索引。

1: [(0, 0), (0, 1), (1, 2), (1, 3)]
0: [(0, 2), (0, 3), (1, 0), (1, 1), (the entire all row)]

我试过了，但它并没有给我所有索引：

t = [(index, row.index(1)) for index, row in enumerate(x) if 1 in row]

基本上，它只给我每行[(0, 0), (1, 2)]中的一个索引。

Answer 1

您可以使用np.where返回一个x和y索引数组的元组，其中给定条件在数组中保存。

如果a是您的数组的名称：

>>> np.where(a == 1)
(array([0, 0, 1, 1]), array([0, 1, 2, 3]))

如果你想要一个（x，y）对的列表，你可以zip这两个数组：

>>> zip(*np.where(a == 1))
[(0, 0), (0, 1), (1, 2), (1, 3)]

或者，甚至更好，@ jme指出np.asarray(x).T可以更有效地生成对。

Answer 2

你提供的列表理解的问题是它只有一个深度，你需要一个嵌套的列表理解：

a = [[1,0,1],[0,0,1], [1,1,0]]

>>> [(ix,iy) for ix, row in enumerate(a) for iy, i in enumerate(row) if i == 0]
[(0, 1), (1, 0), (1, 1), (2, 2)]

话虽这么说，如果你正在使用numpy数组，最好使用ajcr建议的内置函数。

Answer 3

使用numpy，argwhere可能是最佳解决方案：

import numpy as np

array = np.array([[1, 1, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 1],
                  [0, 0, 0, 0]])

solutions = np.argwhere(array == 1)
print(solutions)

>>>
[[0 0]
 [0 1]
 [1 2]
 [1 3]]

如何在Python中找到2d数组中的值的索引？

3 个答案: