如何使用 numpy where 函数编写递归搜索？

Question

我正在编写一个递归函数来查找索引对。 在我的示例中，向量 i 和 j 是矩阵的非零元素的 i 和 j 索引。

现在我想找到“唯一”的索引对，这样我就可以对其对角线形式的矩阵进行排序。或者至少消除零元素

我用 numpy 写了一个函数。

import numpy as np

i = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8])
j = np.array([0, 3, 4, 0, 2, 4, 1, 5, 2, 6, 8, 3, 8, 4, 5, 7, 4, 6, 7, 8])
numbers = np.array([-1.])

def iterate(i, j, iter, numbers):
    ii, = np.where(i == iter)
    jj, = np.where(j[ii] != numbers)

    try:
        for jjj in jj:
            numbers = np.append(numbers, [jjj])
            if iter < np.amax(i)+1:
                iterate(i, j, iter+1, numbers)
            else:
                return numbers
    except:
        print("exception")

如果我的迭代变量超过 i 中最大值的长度，我会期望返回。 问题是 numpy 为多重比较操作抛出错误：

jj, = np.where(j[ii] != numbers)

Answer 1

通过在ii,= 行之后添加print，我看到numbers 是[-1,0]，并且：

In [76]: j[[3,4,5]]                                                             
Out[76]: array([0, 2, 4])
In [77]: j[[3,4,5]]!=np.array([-1,0])                                           
/usr/local/bin/ipython3:1: DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future.
  #!/usr/bin/python3
Out[77]: True

它不喜欢将 3 元素数组与 2 元素数组进行比较。过去它容忍了不匹配，但将来它会被禁止。

你想在这里做什么？每次附加 numbers 都会变长，但 j[ii] 会因 i 而异。

您是否正在寻找两个数组之间的精确匹配？元素方面？二维笛卡尔匹配？