Pet*_*ete 12 python arrays numpy multidimensional-array
我需要弄清楚如何在2d numpy数组中找到值的所有索引.
例如,我有以下2d数组:
([[1 1 0 0],
[0 0 1 1],
[0 0 0 0]])
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我需要找到所有1和0的索引.
1: [(0, 0), (0, 1), (1, 2), (1, 3)]
0: [(0, 2), (0, 3), (1, 0), (1, 1), (the entire all row)]
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我试过这个,但它没有给我所有的索引:
t = [(index, row.index(1)) for index, row in enumerate(x) if 1 in row]
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基本上,它只给我每行中的一个索引[(0, 0), (1, 2)]
.
Ale*_*ley 23
您可以使用np.where
返回给定条件在数组中保存的x和y索引数组的元组.
如果a
是您的数组的名称:
>>> np.where(a == 1)
(array([0, 0, 1, 1]), array([0, 1, 2, 3]))
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如果你想要一个(x,y)对的列表,你可以zip
使用两个数组:
>>> zip(*np.where(a == 1))
[(0, 0), (0, 1), (1, 2), (1, 3)]
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或者,更好的是,@ jme指出np.asarray(x).T
可以更有效地生成对.
Gui*_*ton 11
使用 numpy,argwhere可能是最好的解决方案:
import numpy as np
array = np.array([[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
[0, 0, 0, 0]])
solutions = np.argwhere(array == 1)
print(solutions)
>>>
[[0 0]
[0 1]
[1 2]
[1 3]]
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你提供的列表理解的问题是它只有一个深度,你需要一个嵌套的列表理解:
a = [[1,0,1],[0,0,1], [1,1,0]]
>>> [(ix,iy) for ix, row in enumerate(a) for iy, i in enumerate(row) if i == 0]
[(0, 1), (1, 0), (1, 1), (2, 2)]
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话虽这么说,如果你正在使用numpy数组,最好使用ajcr建议的内置函数.
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