Question

如何以一种优雅的方式获取numpy数组中包含1的元素的索引？

我试图做一个循环：

indexes = []
for i in range(len(array)):
    if array[i] == 1:
    indexes += [i]

Answer 1

使用np.where：

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

输出：

(array([2, 3, 5, 6, 7], dtype=int64),)

或np.nonzero：

a.nonzero()

输出：

(array([2, 3, 5, 6, 7], dtype=int64),)

您还可以索引到np.arange：

np.arange(len(a))[a.astype(bool)]

输出：

array([2, 3, 5, 6, 7])

Answer 2

numpy.argwhere()可能是执行此操作的完美工作程序API。此外，我们还必须使用arr.squeeze()删除单例尺寸。以下是两种情况：

如果您输入的是0-1数组，则：

In [101]: a = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0])

In [102]: np.argwhere(a).squeeze()
Out[102]: array([2, 3, 5, 6, 7])

另一方面，如果您有通用数组，则：

In [98]: np.random.seed(23)
In [99]: arr = np.random.randint(0, 5, 10)

In [100]: arr
Out[100]: array([3, 0, 1, 0, 4, 3, 2, 1, 3, 3])

In [106]: np.argwhere(arr == 1).squeeze()
Out[106]: array([2, 7])

我如何获取包含一个的numpy数组的索引

2 个答案: