有没有办法一次获取NumPy数组中的几个元素的索引? 例如. import numpy as npa = np.array([1, 2, 4])b = np.array([1, 2, 3, 10, 4]) 我想找到a中每个元素的索引,即:[0,1,4]. 我发现我使用的解决方案有点冗
例如.
import numpy as np a = np.array([1, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3, 10, 4])
我想找到a中每个元素的索引,即:[0,1,4].
我发现我使用的解决方案有点冗长:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3, 10, 4]) c = np.zeros_like(a) for i, aa in np.ndenumerate(a): c[i] = np.where(b==aa)[0] print('c: {0}'.format(c))
输出:
c: [0 1 4]您可以使用
in1d
和
nonzero
(或者就此而言):
>>> np.in1d(b, a).nonzero()[0] array([0, 1, 4])
这适用于您的示例数组,但通常返回的索引数组不符合a中值的顺序.这可能是一个问题,具体取决于您下一步要做什么.
在这种情况下,一个更好的答案是@Jaime使用searchsorted给出here:
>>> sorter = np.argsort(b) >>> sorter[np.searchsorted(b, a, sorter=sorter)] array([0, 1, 4])
这将返回值中的值的索引.例如:
a = np.array([1, 2, 4]) b = np.array([4, 2, 3, 1]) >>> sorter = np.argsort(b) >>> sorter[np.searchsorted(b, a, sorter=sorter)] array([3, 1, 0]) # the other method would return [0, 1, 3]