在Numpy数组中查找子列表的索引

Question

我在寻找Numpy数组中子列表的索引时遇到了困难。

a = [[False,  True,  True,  True],
     [ True,  True,  True,  True],
     [ True,  True,  True,  True]]
sub = [True, True, True, True]
index = np.where(a.tolist() == sub)[0]
print(index)

这段代码给了我：

array([0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2])

我无法解释这个问题。输出应该是array([1, 2])，为什么不是呢？另外我该如何得到这个输出？

- Philipp

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你的代码给了我数组 [0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2]，而不是 []。 - timgeb

@timgeb 你是对的。我更新了这个。 - Philipp

实际上，a 的定义也是不正确的，因为它应该是一个形状为 np 数组。 - Philipp

Answer 1

如果我理解正确，这是我的想法：

>>> a
array([[False,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True]])
>>> sub
>>> array([ True,  True,  True,  True])
>>> 
>>> result, = np.where(np.all(a == sub, axis=1))
>>> result
array([1, 2])

关于这个解决方案的详细信息：

a == sub会给你

>>> a == sub
array([[False,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True]])

一个布尔数组，其中每一行的True/False值表示a中的值是否等于sub中相应的值。（这里sub被沿着行广播。）

np.all(a == sub, axis=1)会给你：

>>> np.all(a == sub, axis=1)
array([False,  True,  True])

一个布尔数组与a的行对应，其中的值等于sub。

在这个子结果上使用np.where 将给出该布尔数组为 True 的索引。

关于您的尝试的详细信息：

np.where(a == sub)（不需要使用 tolist）将给出两个数组，它们共同指示数组a == sub中值为 True 的索引。

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

如果将这两个数组合并，您将得到其中 a == sub 为 True 的行/列索引，即：

>>> for row, col in zip(*np.where(a==sub)):
...:    print('a == sub is True at ({}, {})'.format(row, col))
a == sub is True at (0, 1)
a == sub is True at (0, 2)
a == sub is True at (0, 3)
a == sub is True at (1, 0)
a == sub is True at (1, 1)
a == sub is True at (1, 2)
a == sub is True at (1, 3)
a == sub is True at (2, 0)
a == sub is True at (2, 1)
a == sub is True at (2, 2)
a == sub is True at (2, 3)

- timgeb

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非常有帮助！ - Philipp

Answer 2

您也可以使用原生Python而不是使用numpy来完成此操作：

res = [i for i, v in enumerate(a) if all(e==f for e, f in zip(v, sub))]

- SofienM