numpy.where() 在条件中带有一个二维数组和一个一维数组答案

【问题标题】：numpy.where() with a 2d array and a 1d array in the conditionnumpy.where() 在条件中带有一个二维数组和一个一维数组
【发布时间】：2016-01-08 00:12:56
【问题描述】：

给定以下二维 numpy 数组：

>>> a = np.arange(4,10).reshape(2,3)
array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

我们可以使用np.where() 来获取满足特定条件的条目的索引。

>>> np.where(a == [4, 5, 6])
(array([0, 0, 0]), array([0, 1, 2]))

到目前为止一切顺利：要返回的第一个数组是整数 4,5,6 出现在 a 中的行 idx，第二个数组是 where 4 的 col idx， 5,6 出现在a。

>>> np.where(a == [4,5,8])
(array([0, 0]), array([0, 1]))

为什么整数8没有被拾取？

>>> np.where(a == [6,8,9])       
(array([1, 1]), array([1, 2]))

为什么整数6没有被拾取？

>>> np.where(a == [4,8,9])
(array([0, 1, 1]), array([0, 1, 2]))

整数4怎么会被拾取？

【问题讨论】：

这与where 无关 - 看看例如a == [4, 8, 9] 给你。
如果您不知道 为什么 这就是您得到的结果，请注意 numpy 会将列表与数组中的每一行进行比较； 8 不在任何行的最后一位，6 不在第一位（但4 是）。

【解决方案1】：

感谢 jonrsharpe 在我的问题下方的 cmets，我能够理解发生了什么。

>>> > a = np.arange(5,10)
>>> a == [4,8,9]
array([[True, False, False],
       [False,  True,  True]], dtype=bool)

获取[4,8,9] 并针对a 的每个3 数组条目逐个元素地评估它们是否相等。

>>> np.where(a == [4,8,9])
(array([0, 1, 1]), array([0, 1, 2]))

给出True 出现位置的行和列索引。

【讨论】：