获取数组的索引数组

Question

如果我有一个多维数组，就像这样：

a = np.array([[9,9,9],[9,0,9],[9,9,9]])

我希望能够得到一个数组，其中包含原数组中每个元素的索引，如下所示：

i = np.array([[0,0],[0,1],[0,2],[1,0],[1,1],...])

我发现一种做法是使用 np.indices，具体如下：

i = np.transpose(np.indices(a.shape)).reshape(a.shape[0] * a.shape[1], 2)

但这似乎有些笨拙，特别是考虑到np.nonzero的存在，它几乎可以做我想要的。

是否有内置的numpy函数可以生成一个包含2D numpy数组中每个项索引的数组？

- squirl

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我突然想到的另一种方法是np.transpose(np.nonzero(a == a))，但这几乎比使用indices和reshape更奇怪。 - squirl

Answer 1

这里有一种更简洁的方法（如果顺序不重要）：

In [56]: np.indices(a.shape).T.reshape(a.size, 2)
Out[56]: 
array([[0, 0],
       [1, 0],
       [2, 0],
       [0, 1],
       [1, 1],
       [2, 1],
       [0, 2],
       [1, 2],
       [2, 2]])

如果您想按照预期的顺序排列，可以使用dstack：

In [46]: np.dstack(np.indices(a.shape)).reshape(a.size, 2)
Out[46]: 
array([[0, 0],
       [0, 1],
       [0, 2],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 2],
       [2, 0],
       [2, 1],
       [2, 2]])

如果您不想使用reshape的第一种方法是沿着第一个轴连接，可以使用np.concatenate()。

np.concatenate(np.indices(a.shape).T)

- Mazdak

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索引的顺序并不重要，我猜我会选择第一个。谢谢！ - squirl

第一个并不是真正可行的。请在 a = np.zeros((2, 2)) 上尝试。 - Paul Panzer

实际上，在（3,3）的例子中，您可以看到（1,2）出现了两次，而（2,1）则缺失。 - Paul Panzer

嗯...好主意。也许我会使用 np.transpose(np.indices(a.shape)).reshape(a.size, 2) 代替。 - squirl

@Samadi Noe只需要在两个方法中间加入一个“T”。 - Mazdak

@PaulPanzer 是的，实际上这是从终端复制粘贴时犯的错误。不过还是谢谢你提醒我。 - Mazdak