Question

我正在尝试使用numpy.where（）来查找元素的索引，但它返回一个空数组。

import numpy as np
grid= np.mgrid[-2:2:5*1j, -2:2:11*1j]
X , Y = grid[0], grid[1]
complex_grid = X+1j*Y
xid, yid= np.where(complex_grid == -1.0 - 0.8j)
print(xid, yid)

它应返回index（1,3），但它返回一个空数组及其数据类型。我做错了什么？

编辑： - 我的主要目的是从网格中找到与给定坐标（x，y）对应的索引。我做了一个复杂的网格，因为我可以融合我从mgrid获得的两个2D矩阵。

Answer 1

浮点值很少是精确的，因此直接比较它们通常被认为是个坏主意。

但是，您可以使用abs(difference) < epsilon之类的内容来检查某个值的给定接近程度，例如：

>>> xid, yid= np.where(np.abs(complex_grid -(-1.0 - 0.8j)) < 1e-10)
>>> print(xid, yid)
[1] [3]

甚至更好：使用已经执行此操作的numpy.isclose但允许相对和绝对容差以及nan处理（如果您需要这些）：

>>> xid, yid= np.where(np.isclose(complex_grid, -1 - 0.8j)))
>>> print(xid, yid)
[1] [3]

Answer 2

isclose()是一个更好的选择，因为将浮点数比作等于总是有点冒险：

xid, yid = np.where(np.isclose(complex_grid, np.ones(complex_grid.shape) * (-1.0 - 0.8j)))

使用np.where（）无法在复杂的2D Python数组中找到元素的索引

2 个答案: