Question

对于2D数组，Python中是否有像MATLAB中的“ find”命令一样的命令？

如何在numpy数组中查找行[0.5795946，0.24307856，0.56676058，0.08502582]的位置

A = array([[ 0.57383254,  0.10132767,  0.86211639,  0.35402222],
       [ 0.20238346,  0.93204519,  0.84563318,  0.68373515],
       [ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582],
       [ 0.27188428,  0.0630682 ,  0.9762359 ,  0.50456657],
       [ 0.6522969 ,  0.85018875,  0.22728716,  0.82851854]])

不使用for循环？

我尝试了以下操作：

for i in range(A.shape[0]):
    if (A[i]==[ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582]):
        print(i)

我遇到以下错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

因此，我想知道是否有更有效或更快速的方法。

Answer 1

查找数组中元素的索引

import numpy as np
A = np.array([[ 0.57383254,  0.10132767,  0.86211639,  0.35402222],
       [ 0.20238346,  0.93204519,  0.84563318,  0.68373515],
       [ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582],
       [ 0.27188428,  0.0630682 ,  0.9762359 ,  0.50456657],
       [ 0.6522969 ,  0.85018875,  0.22728716,  0.82851854]]) 
target = np.array([ 0.57959463 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582])
np.where(A == target)

输出

(array([2, 2, 2]), array([1, 2, 3]))

返回的第一个数组代表找到该值的行索引，第二个数组代表找到该值的列索引。

找到整个子数组

A = np.array([[ 0.57383254,  0.10132767,  0.86211639,  0.35402222],
       [ 0.20238346,  0.93204519,  0.84563318,  0.68373515],
       [ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582],
       [ 0.27188428,  0.0630682 ,  0.9762359 ,  0.50456657],
       [ 0.6522969 ,  0.85018875,  0.22728716,  0.82851854]]) 
target = np.array([ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582])
result, = np.where(np.all(A == target, axis=1))
print(result)

输出

[2]

Answer 2

In [147]: A = np.array([[ 0.57383254,  0.10132767,  0.86211639,  0.35402222], 
     ...:        [ 0.20238346,  0.93204519,  0.84563318,  0.68373515], 
     ...:        [ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582], 
     ...:        [ 0.27188428,  0.0630682 ,  0.9762359 ,  0.50456657], 
     ...:        [ 0.6522969 ,  0.85018875,  0.22728716,  0.82851854]])                                      
In [148]: target = [ 0.5795946 ,  0.24307856,  0.56676058,  0.08502582]

如果比较（5,4）形状A和target（4，）形状，则会得到（5,4）布尔数组。当您将目标与行A进行比较时，结果是4元素数组。您会收到错误消息，因为这样的数组在标量if上下文中不起作用。

（比较这两个数组时，广播规则适用。要测试列，我们必须使用（5,1）形状目标。）

In [149]: A==target                                                                                          
Out[149]: 
array([[False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False]])

==在这里工作；但更笼统地说，我们想在测试浮点数时使用isclose：

In [152]: np.isclose(A,target)                                                                               
Out[152]: 
array([[False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False]])

现在我们可以将all应用于行，以获取True / False数组，每行一个值：

In [153]: np.all(np.isclose(A,target), axis=1)                                                               
Out[153]: array([False, False,  True, False, False])

以及该行的索引：

In [154]: np.nonzero(np.all(np.isclose(A,target), axis=1))                                                   
Out[154]: (array([2]),)

有没有一种方法可以在Python的2D数组中查找整行数字的索引？

2 个答案: