获取numpy数组中所有元素的索引

Question

我试图获取数组中所有元素的索引列表，所以对于1000 x 1000的数组，我最终得到[[0,0），（0,1），...，（999,999） ]。

我做了一个函数来做到这一点，如下所示：

def indices(alist):
    results = []
    ele = alist.size
    counterx = 0
    countery = 0
    x = alist.shape[0]
    y = alist.shape[1]
    while counterx < x:
        while countery < y:
            results.append((counterx,countery))
            countery += 1
        counterx += 1
        countery = 0
    return results

我给它计时后，它似乎很慢，因为它大约需要650毫秒才能运行（在慢速笔记本电脑上可以使用）。因此，考虑到numpy必须比平庸的编码更快地执行此操作，我看了看文档并尝试：

indices = [k for k in numpy.ndindex(q.shape)]
which took about 4.5 SECONDS (wtf?)
indices = [x for x,i in numpy.ndenumerate(q)]
better, but 1.5 seconds!

有更快的方法吗？

谢谢

Answer 1

怎么样np.ndindex？

np.ndindex(1000,1000)

这将返回一个可迭代的对象：

>>> ix = numpy.ndindex(1000,1000)
>>> next(ix)
(0, 0)
>>> next(ix)
(0, 1)
>>> next(ix)
(0, 2)

通常，如果有数组，则可以通过以下方式构建可迭代的索引：

index_iterable = np.ndindex(*arr.shape)

当然，也总是np.ndenumerate可以这样实现的：

def ndenumerate(arr):
    for ix in np.ndindex(*arr.shape):
        yield ix,arr[ix]

Answer 2

啊哈！

使用numpy构建两个数组的所有组合的数组

运行时间为 41 毫秒，而使用 itertool.product 则需要 330 毫秒！