Question

我有一个类似的列表：

[[0,1,2], [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]]

我可以把它变成一个像：

这样的数组

array([[0,1,2],
       [1,2,3],
       [2,3,4],
       [3,4,5]])

所以我一共有4行，每行有3列。现在我想找到大于2的所有元素的索引，因此对于整个矩阵，索引应该是：

((1,2),(2,1),(2,2),(3,1),(3,2),(3,3))

然后对于每一行，我会随机选出一个col索引，表示一个大于2的值。现在我的代码就像：

a = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]
out = np.ones(4)*-1
cur_row = 0
col_list = []
for r,c in np.nonzero(a>2):
    if r == cur_row:
        col_list.append(c)
    else:
        cur_row = r
        shuffled_list = shuffle(col_list)
        out[r-1] = shuffled_list[0]
        col_list = []
        col_list.append(c)

我希望得到一个看起来像：

array([-1, 2, 1, 2])

但是，现在当我运行我的代码时，它会显示

ValueError: too many values to unpack

任何人都知道我如何解决这个问题？或者我该如何实现我的目标？我只想尽快运行代码，所以任何其他好的想法也非常受欢迎。

Answer 1

试试这个。

import numpy as np

arr = np.array([[0,1,2],
               [1,2,3],
               [2,3,4],
               [3,4,5]])
indices = np.where(arr>2)

for r, c in zip(*indices):
    print(r, c)

打印

所以，它应该工作。您也可以使用itertools.izip，在这种情况下它甚至可以是更好的选择。

纯粹的numpy解决方案（感谢@AshwiniChaudhary提出的建议）：

for r, c in np.vstack(np.where(arr>2)).T:
    ...

虽然我不确定这会比使用izip或zip更快。

Answer 2

您可以将数组与您的值进行比较，并使用where。

a = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])
np.where(a>2)

（array（[1,2,2,3,3,3]，dtype = int64），array（[2,1,2,0,1,2]， D型= int64类型））

获取你的元组

list(zip(*np.where(a>2)))

[（1,2），（2,1），（2,2），（3,0），（3,1），（3,2）]

Answer 3

我已经完成了，代码应该是：

a = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])
out = np.ones(4)*-1
cur_row = 0
col_list = []
for r,c in zip(*(np.nonzero(a>2))):
    if  r == cur_row:
        col_list.append(c)
    else:
        cur_row = r
        shuffle(col_list)
        if len(col_list) == 0:
            out[r-1] = -1
        else:
            out[r-1] = col_list[0]
        col_list = []
        col_list.append(c)

shuffle(col_list)
if len(col_list) == 0:
    out[len(out)-1] = -1
else:
    out[len(out)-1] = col_list[0]

最后但在forloop之外的部分是为了确保最后一行将被处理。

它适用于我的情况。

如何从列表/ ndarray获取索引？

3 个答案: