有没有办法一次获取NumPy数组中几个元素的索引?
例如
import numpy as np a = np.array([1, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3, 10, 4])
我想找到ain中每个元素的索引b,即:[0,1,4]。
a
b
[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where为此):
in1d
nonzero
where
>>> np.in1d(b, a).nonzero()[0] array([0, 1, 4])
这对于您的示例数组很好用,但是通常返回的索引数组不遵循中的值顺序a。这可能是个问题,具体取决于您下一步要做什么。
在这种情况下,更好的答案是一个@Jaime给出了这里,使用searchsorted:
searchsorted
>>> sorter = np.argsort(b) >>> sorter[np.searchsorted(b, a, sorter=sorter)] array([0, 1, 4])
返回值在中出现的索引a。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]