我有两个numpy 数组x 和y
假设x = [0, 1, 1, 1, 3, 4, 5, 5, 5] 和y = [0, 2, 3, 4, 2, 1, 3, 4, 5]
两个数组的长度相同，我要找的坐标对肯定存在于数组中。
如何在这些数组中找到(a, b) 的索引，其中a 是x 中的一个元素，b 是y 中的对应元素。例如，(1, 4) 的索引为3：x 和y 的索引3 处的元素分别为1 和4。
【问题讨论】：
如果你想要一个纯粹的numpy 解决方案，你可以使用numpy.where 和numpy.logical_and：
In [16]: import numpy as np
In [17]: x = np.array([0, 1, 1, 1, 3, 4, 5, 5, 5])
In [18]: y = np.array([0, 2, 3, 4, 2, 1, 3, 4, 5])
In [19]: np.where(np.logical_and(x == 1, y == 4))[0]
Out[19]: array([3], dtype=int64)
numpy.logical_and 允许您在两个 numpy 数组之间按元素执行逻辑与运算。我们在这里所做的是确定哪些位置在相同的相应位置中同时包含 x 值为 1 和 y 值为 4 的位置。满足这一点的位置是True。 numpy.where 确定数组中满足此条件的位置。 numpy.where 实际上返回条件为 True 的行和列位置作为两个元素的元组，但由于我们只考虑一个维度，因此只有第一个元组是有效的，这就是为什么我们立即索引第一个元组的元素。
输出是一个numpy 位置数组，其中条件有效。您甚至可以更进一步，将输出强制为索引列表，以使事情更整洁和/或如果需要（感谢@EddoHintoso）：
In [20]: list(np.where(np.logical_and(x == 1, y == 4))[0])
Out[20]: [3]
【讨论】：
list() 将最后一个输出强制转换为列表。这是迄今为止最正确的答案。
您可以将第一个数组与第一个值进行比较，将第二个数组与第二个值进行比较，然后找到True 的位置。然后你可以得到True 和argmax，这将为你提供第一个True 出现的第一个索引：
x = np.array([0, 1, 1, 1, 3, 4, 5, 5, 5])
y = np.array([0, 2, 3, 4, 2, 1, 3, 4, 5])
idx = ((x == 1) & (y == 4)).argmax()
In [35]: idx
Out[35]: 3
In [36]: x == 1
Out[36]: array([False, True, True, True, False, False, False, False, False], dtype=bool)
In [37]: y == 4
Out[37]: array([False, False, False, True, False, False, False, True, False], dtype=bool)
如果您可以多次出现，您可以使用nonzero 进行以下操作：
idx_list = ((x == 1) & (y == 4))
idx = idx_list.nonzero()[0]
In [51]: idx
Out[51]: array([3], dtype=int64)
或者如果您需要list 的索引：
In [57]: idx_list.nonzero()[0].tolist()
Out[57]: [3]
你可以在一行中做到这一点：
idx = ((x == 1) & (y == 4)).nonzero()[0]
【讨论】：
nonzero，为此编辑
x = [0, 1, 1, 1, 3, 4, 5, 5, 5]
y = [0, 2, 3, 4, 2, 1, 3, 4, 5]
w=zip(x,y)
w.index((1,4))
【讨论】：