Python教程

python 使用numpy实现从二维数组中找出行(子数组)为特定值的索引

本文主要是介绍python 使用numpy实现从二维数组中找出行(子数组)为特定值的索引,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

1.问题描述

想从二维数组中找出某(几)行满足特定值的索引(Find matching rows in 2 dimensional numpy array)举例如下:

  有数组:a=np.array([[0, 0],[1, 0],[2, 0],[0, 1],[1, 1],[2, 1],[0, 2],[1, 2]])

  想找到a中[0,1]所在的行索引,即3。

思考:在一维数组中找到某个值(val)的索引号,通过np.where(arr==val)即可满足需求。而在二维数组中直接使用一维数组的方法却不能满足需求,搜索一番后发现stackoverflow上有一个一样的问题,故记录之。

参考:Find matching rows in 2 dimensional numpy array

2.解决办法

a=np.array([[0, 0],[1, 0],[2, 0],[0, 1],[1, 1],[2, 1],[0, 2],[1, 2]])
rowIndex=np.where((a == (0, 1)).all(axis=1))
print('(0,1)在a中的索引为:',rowIndex)

输出如下:

 

 

 

  

 

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