python - 不使用for循环查找numpy数组中元素的索引

Question

作为输入，我有 2d numpy 数组，让我们假设这个:

my_array = np.matrix([[3, 7, 0, 0],
                      [0, 2, 0, 0],
                      [0, 0, 0, 0],
                      [0, 0, 1, 0]])

我必须找到该数组中每个元素的索引，其中该行和列中的元素总和 == 0。在这种情况下，答案将是 (2, 3)，因为第二行= 0，第三列中的元素总和= 0。到目前为止，我想出了这个:

solution = [(i, j) for i in range(my_array.shape[0]) for j in range(my_array.shape[1]) if 1 not in my_array[i] and 1 not in my_array[:, j]]

问题是，我想在不使用 for 循环的情况下执行此操作。

我尝试使用 np.where 和 np.sum，最终得到以下结果:

np.where(np.sum(my_array, axis=1) == 0 and np.sum(my_array, axis=0) == 0)

但我最终遇到了这个错误:

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

关于如何修复此错误或仅使用其他方法来查找索引有什么建议吗？

Answer 1

在尝试组合两个条件时，where 表达式出现了问题:

In [210]: np.sum(arr, axis=1) == 0 and np.sum(arr, axis=0) == 0                 
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-210-46c837435a31> in <module>
----> 1 np.sum(arr, axis=1) == 0 and np.sum(arr, axis=0) == 0

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
In [211]: (np.sum(arr, axis=1) == 0) & (np.sum(arr, axis=0) == 0)               
Out[211]: array([False, False, False, False])

您必须将 == 测试包装在 () 内，以便它首先发生，并且您必须使用 & 执行逐元素 and. and 是标量运算，不能很好地与 bool 数组配合使用。

行和列测试是:

In [212]: arr.sum(0)==0                                                         
Out[212]: array([False, False, False,  True])
In [213]: arr.sum(1)==0                                                         
Out[213]: array([False, False,  True, False])

但是您想要一种外部或笛卡尔组合，而不是简单的按元素组合(如果行数和列数不同，情况会更明显)。

In [218]: (arr.sum(1)==0)[:,None] & (arr.sum(0)==0)                             
Out[218]: 
array([[False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False,  True],
       [False, False, False, False]])
In [219]: np.where(_)                                                           
Out[219]: (array([2]), array([3]))

或者使用 sum 的 keepdims 参数:

In [220]: arr.sum(0, keepdims=True)==0                                          
Out[220]: array([[False, False, False,  True]])
In [221]: arr.sum(1, keepdims=True)==0                                          
Out[221]: 
array([[False],
       [False],
       [ True],
       [False]])
In [222]: np.where(_220 & _221)             # Out[220] etc                                    
Out[222]: (array([2]), array([3]))