python - Numpy:搜索第一个匹配行

Question

如果我有这样一个 numpy 数组:

import numpy as np
x = np.array([[0,1],[0,2],[1,1],[0,2]])

如何返回匹配 [0,2] 的第一行的索引？

对于列表，使用 index 很容易:

[[0,1],[0,2],[1,1],[0,2]]

l.index([0,2])
> 1

我知道numpy具有函数 numpy.where ，但我不太确定如何处理 numpy.where 的输出:

np.where(x==[0,2])
> (array([0, 1, 1, 3, 3]), array([0, 0, 1, 0, 1]))

还有 numpy.argmax ，但这也没有返回我要找的东西，这只是索引 1

np.argmax(x == [0,2], axis = 1)

Answer 1

如果搜索列表是[0,2]，你会带入broadcasting与 x 比较时，给我们一个与 x 形状相同的掩码。由于您要查找完全匹配项，因此您会查找所有 TRUE 值都带有 .all(1) 的行.最后，你想要第一个索引，所以使用 np.where或 np.nonzero并选择第一个元素。作为示例运行的实现将是 -

In [132]: x
Out[132]: 
array([[0, 1],
       [0, 2],
       [1, 1],
       [0, 2]])

In [133]: search_list = [0,2]

In [134]: np.where((x == search_list).all(1))[0][0]
Out[134]: 1

In [135]: np.nonzero((x == search_list).all(1))[0][0]
Out[135]: 1