Python：如何索引 numpy 数组的元素？答案

【问题标题】：Python: How to index the elements of a numpy array?Python：如何索引 numpy 数组的元素？
【发布时间】：2015-08-15 14:01:31
【问题描述】：

我正在寻找一个函数，它可以执行以下假设代码中的函数 indices 所做的事情：

indices( numpy.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) )

{1: [(0,0)], 2: [(0,1),(1,0)], 3: [(0,2),(1,1)], 4: [( 1,2)]}

具体来说，我想生成一个字典，其键是展平数组中的唯一元素，其值是相应键的完整索引的列表。

我查看了where 函数，但它似乎没有为大型数组提供解决此问题的有效方法。最好的方法是什么？

注意：我使用的是 Python 2.7

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy indexing

【解决方案1】：

鉴于您想要的输出是字典，我认为不会有一种有效的方法来使用 NumPy 操作来做到这一点。你最好的选择可能是这样的

import collections
import itertools

d = collections.defaultdict(list)
for indices in itertools.product(*map(range, a.shape)):
    d[a[indices]].append(indices)

【讨论】：

我必须将itertools.product(a.shape) 更改为itertools.product(*map(range, a.shape))，否则这似乎可行；谢谢！

【解决方案2】：

numpy_indexed 包可以高效且完全矢量化的方式执行此类分组操作，即：

import numpy_indexed as npi
a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
keys, values = npi.group_by(a.reshape(-1), np.indices(a.shape).reshape(-1, a.ndim))

【讨论】：

【解决方案3】：

我不了解 numpy，但如果仅使用数组，这是一个示例解决方案：

arrs = [[1, 2, 3], [2, 3, 4]]
dict = {}

for i in range(0, len(arrs)):
    arr = arrs[i]
    for j in range(0, len(arr)):
        num = arr[j]
        indices = dict.get(num)
        if indices is None:
            dict[num] = [(i, j)]
        else:
            dict[num].append((i, j))

【讨论】：

这很好，但我怀疑它的性能不如 user2357112 的解决方案；不过，更重要的是，这不适用于任意深度的数组，例如[[[0], [5]], [[10], [15]], [[20], [25]]]。这些由 numpy 支持，所以我想包括它们。