python - numpy where 命令在 dtype=object 的数组上

Question

我正在尝试理解以下内容:

import numpy as np
foo = np.array([np.array([0, 2, 3]), np.array([0, 2, 3]), np.array([4, 4]), 4], dtype=object)
np.where(foo == 4)

返回一个空列表(array([], dtype=int64),)。但是我可以清楚地看到第4个元素是4:

foo[3] == 4
True

那么，我如何才能找到 foo 中等于某个值的元素的索引，而不必遍历它呢？

Answer 1

我相信这是正在发生的事情:

当您在 NumPy 数组上使用比较运算符时，它会返回一个与输入数组形状相同的 bool 数组。每个值都是 bool(x[i] == 4)

的结果

如果你有一个列表，你会得到

>>> bool([4, 4, 4] == 4)
False

使用 numpy 数组，你会得到:

>>> bool(np.array([4, 4, 4]) == 4)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-65795746028a> in <module>()
----> 1 bool(np.array([4, 4, 4]) == 4)

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我原以为 numpy 会传播此错误，但事实并非如此。由于某种原因，它决定将整个表达式计算为 False。可能值得在 numpy 问题跟踪器上提出这个问题。

至于解决您的问题...有什么方法可以在您的对象数组中使用列表而不是数组？我想不出另一种方法来解决它。

编辑:我在 https://github.com/numpy/numpy/issues/5016 提交了一个问题

Edit2:根据 numpy 开发人员的说法，当前版本的 numpy 会在这种情况下发出警告， future 的版本会在元素比较失败时引发 ValueError。