我有一个尺寸为8500 x 5的2D数组PointAndTangent。该数据按行排列，具有8500个数据行，每行5个数据值。满足此条件时，对于任何s，我需要提取第4列中元素的行索引：
abs(PointAndTangent[:,3] - s) <= 0.005
对于上述情况，我只需要第一个匹配项的行索引。我尝试使用以下内容：
index = np.all([[abs(s - PointAndTangent[:, 3])<= 0.005], [abs(s - PointAndTangent[:, 3]) <= 0.005]], axis=0)
i = int(np.where(np.squeeze(index))[0])
这不起作用。我收到以下错误：
i = int(np.where(np.squeeze(index))[0])
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
我对Python的NumPy不太熟练。任何建议都很好。我试图避免使用for循环，因为这只是我正在尝试的大型仿真的一小部分。
谢谢！
可能的解决方案 我使用了以下
idx = (np.abs(PointAndTangent[:,3] - s)).argmin()
似乎可行。它将最接近值的行索引返回到第四列中的s。
答案 0 :(得分：0)
您快到了。 np.where是numpy中使用最广泛的函数之一。一半时间，您确实想要np.nonzero，另一半，您想直接使用布尔掩码。在您的情况下，您需要np.flatnonzero或np.argmax：
mask = abs(PointAndTangent[:,3] - s) <= 0.005
mask是一维数组，其中一个满足条件，而另一个为零。您可以使用flatnonzero获取所有索引，然后选择第一个索引：
index = np.flatnonzero(mask)[0]
或者，您也可以直接使用argmax选择第一个：
index = np.argmax(mask)
在没有满足您条件的行的情况下，解决方案的行为会有所不同。三个前者会做索引，因此会引发错误。后者将返回零，这也可能是真实结果。
通过将mask替换为分配给它的表达式，可以将两者都写成单行。