如何在 numpy 数组中选择具有特定值的特定行列对？

Question

我正在尝试使用从 0 到 1 的随机数的 numpy 数组：

import numpy as np
x = np.random.random((3,3))

产量

[[ 0.11874238  0.71885484  0.33656161]
 [ 0.69432263  0.25234083  0.66118676]
 [ 0.77542651  0.71230397  0.76212491]]

而且，从这个数组中，我需要值大于 0.3 的行、列组合。所以预期的输出应该是这样的：

(0,1),(0,2),(1,0),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)

为了能够提取item（x[row][column] 的值），并尝试将输出写入文件。我尝试了以下命令：

with open('newfile.txt', 'w') as fd:
    for row in x:
        for item in row:
            if item > 0.3:
                print(item)
                for row in item:
                    for col in item:
                        print(row,column,'\n')
                        fd.write(row,column,'\n')

但是，它会引发错误：

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

另外，我搜索但找不到如何从 1 而不是 0 开始 numpy 索引。例如，预期的输出将如下所示：

 (1,2),(1,3),(2,1),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)

你知道如何获得这些输出吗？

Answer 1

在比较掩码上使用np.nonzero/np.where 获取与该条件匹配的前两个轴的索引，然后简单地使用integer array indexing 进行索引-

r,c = np.nonzero(x>0.3)
out = x[r,c]

如果您希望获得这些索引的元组列表，zip 这些索引 -

zip(r,c)

要获取从1 开始的那些，请添加1 然后压缩 -

zip(r+1,c+1)

在Python 3.x 上，您需要用list() 包装它：list(zip(r,c)) 和list(zip(r+1,c+1))。

示例运行 -

In [9]: x
Out[9]: 
array([[ 0.11874238,  0.71885484,  0.33656161],
       [ 0.69432263,  0.25234083,  0.66118676],
       [ 0.77542651,  0.71230397,  0.76212491]])

In [10]: r,c = np.nonzero(x>0.3)

In [14]: zip(r,c)
Out[14]: [(0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

In [18]: zip(r+1,c+1)
Out[18]: [(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)]

In [13]: x[r,c]
Out[13]: 
array([ 0.71885484,  0.33656161,  0.69432263,  0.66118676,  0.77542651,
        0.71230397,  0.76212491])

将indices 写入文件 -

使用np.savetxt 和int 格式，像这样-

In [69]: np.savetxt("output.txt", np.argwhere(x>0.3), fmt="%d", comments='')

In [70]: !cat output.txt
0 1
0 2
1 0
1 2
2 0
2 1
2 2

使用基于1 的索引，将1 添加到np.argwhere 输出 -

In [71]: np.savetxt("output.txt", np.argwhere(x>0.3)+1, fmt="%d", comments='')

In [72]: !cat output.txt
1 2
1 3
2 1
2 3
3 1
3 2
3 3

Answer 2

您可以使用 np.where，它返回两个数组（当应用于二维数组时），其中行（和相应列）的索引满足您指定为参数的条件。 然后你可以压缩这两个数组来取回一个元组列表：

list(zip(*np.where(x > 0.3)))

如果你想给每个元组的每个元素加 1（使用基于 1 的索引），要么循环遍历元组，要么给 where：返回的每个数组加 1：

res = np.where(x > 0.3)
res[0] += 1  # adds one to every element of res[0] thanks to broadcasting
res[1] += 1
list(zip(*res))