파이썬 목록에 뭔가의 첫 번째 색인을 반환하는 방법이 있다는 것을 알고 있습니다.
>>> l = [1, 2, 3]
>>> l.index(2)
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NumPy 배열과 같은 것이 있습니까?
답변
예, 다음은 검색 할 NumPy 배열 array및 값에 대한 답변 item입니다.
itemindex = numpy.where(array==item)결과는 먼저 모든 행 인덱스와 모든 열 인덱스가있는 튜플입니다.
예를 들어 배열이 2 차원이고 두 위치에 항목이 포함 된 경우
array[itemindex[0][0]][itemindex[1][0]]당신의 품목과 같을 것입니다
array[itemindex[0][1]][itemindex[1][1]]답변
하나의 value 만 처음 나타나는 색인이 필요한 경우 nonzero(또는 where이 경우 동일한 항목에 해당 )을 사용할 수 있습니다 .
>>> t = array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8])
>>> nonzero(t == 8)
(array([6, 8, 9]),)
>>> nonzero(t == 8)[0][0]
6
많은 값 각각의 첫 번째 색인이 필요한 경우 분명히 위와 동일한 반복을 수행 할 수는 있지만 더 빠른 트릭이 있습니다. 다음은 각 하위 시퀀스 의 첫 번째 요소의 인덱스를 찾습니다 .
>>> nonzero(r_[1, diff(t)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 6, 7, 8]),)
하위 시퀀스 3의 시작과 하위 시퀀스 8의 시작을 찾습니다.
[ 1 , 1, 1, 2 , 2, 3 , 8 , 3 , 8 , 8]
따라서 각 값 의 첫 번째 항목 을 찾는 것과 약간 다릅니다 . 프로그램에서 정렬 된 버전으로 작업하여 t원하는 것을 얻을 수 있습니다.
>>> st = sorted(t)
>>> nonzero(r_[1, diff(st)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 7]),)
답변
NumPy 배열을 변환하여 공중에 나열하고 색인을 얻을 수도 있습니다. 예를 들어
l = [1,2,3,4,5] # Python list
a = numpy.array(l) # NumPy array
i = a.tolist().index(2) # i will return index of 2
print i
1을 인쇄합니다.
답변
성능이 뛰어나고 편리하게 추가하기 만하면됩니다. 눔바np.ndenumerate첫 번째 색인을 찾기위한 대안 :
from numba import njit
import numpy as np
@njit
def index(array, item):
for idx, val in np.ndenumerate(array):
if val == item:
return idx
# If no item was found return None, other return types might be a problem due to
# numbas type inference.
이것은 매우 빠르며 다차원 배열을 자연스럽게 처리합니다 .
>>> arr1 = np.ones((100, 100, 100))
>>> arr1[2, 2, 2] = 2
>>> index(arr1, 2)
(2, 2, 2)
>>> arr2 = np.ones(20)
>>> arr2[5] = 2
>>> index(arr2, 2)
(5,)
이 될 수 있습니다 훨씬 더 빠르게 사용하는 방법보다 (이 때문에 작업을 단락) np.where나 np.nonzero.
그러나 np.argwhere또한 다룰 수있는 우아 (수동 조의 캐스팅에 당신이 필요 다차원 배열 하고 이 단락 아니에요)하지만 일치하는 항목이없는 경우는 실패합니다 :
>>> tuple(np.argwhere(arr1 == 2)[0])
(2, 2, 2)
>>> tuple(np.argwhere(arr2 == 2)[0])
(5,)
답변
이 인덱스를 다른 인덱스로 사용하려는 경우 배열이 브로드 캐스팅 가능한 경우 부울 인덱스를 사용할 수 있습니다. 명시적인 지수가 필요하지 않습니다. 이를 수행하는 가장 간단한 방법은 진리 값을 기준으로 간단히 색인을 작성하는 것입니다.
other_array[first_array == item]모든 부울 연산이 작동합니다.
a = numpy.arange(100)
other_array[first_array > 50]
0이 아닌 메소드도 부울을 사용합니다.
index = numpy.nonzero(first_array == item)[0][0]두 개의 0은 인덱스 튜플 (first_array가 1D라고 가정)에 대한 다음 인덱스 배열의 첫 번째 항목입니다.
답변
l.index(x)최소 리턴 내가 되도록 전 리스트 X의 첫번째 발생의 인덱스이다.
index()파이썬 에서 함수가 구현되어 첫 번째 일치 항목을 찾은 후에 중지되도록 안전하게 가정 하여 최적의 평균 성능을 얻을 수 있습니다.
NumPy 배열에서 첫 번째 일치 후 중지되는 요소를 찾으려면 반복자 ( ndenumerate )를 사용하십시오.
In [67]: l=range(100)
In [68]: l.index(2)
Out[68]: 2
NumPy 배열 :
In [69]: a = np.arange(100)
In [70]: next((idx for idx, val in np.ndenumerate(a) if val==2))
Out[70]: (2L,)
두 방법 모두 참고 index()하고 next요소가 발견되지 않는 경우 오류를 반환합니다. 을 사용 next하면 요소를 찾을 수없는 경우 두 번째 인수를 사용하여 특수 값을 반환 할 수 있습니다.
In [77]: next((idx for idx, val in np.ndenumerate(a) if val==400),None)NumPy ( argmax,, where및 nonzero)에는 배열에서 요소를 찾는 데 사용할 수있는 다른 함수가 있지만 모든 배열을 통해 모든 항목을 찾는 단점이 있으므로 첫 번째 요소를 찾는 데 최적화되지 않습니다. 또한 주 where와 nonzero인덱스를 얻을 수있는 첫 번째 요소를 선택해야하므로, 반환 배열.
In [71]: np.argmax(a==2)
Out[71]: 2
In [72]: np.where(a==2)
Out[72]: (array([2], dtype=int64),)
In [73]: np.nonzero(a==2)
Out[73]: (array([2], dtype=int64),)
시간 비교
검색된 항목이 배열의 시작 부분에있을 때 ( %timeitIPython 셸에서 사용) 큰 배열의 경우 반복자를 사용하는 솔루션이 더 빠릅니다 .
In [285]: a = np.arange(100000)
In [286]: %timeit next((idx for idx, val in np.ndenumerate(a) if val==0))
100000 loops, best of 3: 17.6 µs per loop
In [287]: %timeit np.argmax(a==0)
1000 loops, best of 3: 254 µs per loop
In [288]: %timeit np.where(a==0)[0][0]
1000 loops, best of 3: 314 µs per loop
이것은 공개 NumPy GitHub 문제 입니다.
답변
1 차원 정렬 배열의 경우 NumPy 정수 (위치)를 반환하는 numpy.searchsorted 를 사용 하는 것이 훨씬 간단하고 효율적인 O (log (n) )입니다. 예를 들어
arr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 3, 4])
i = np.searchsorted(arr, 3)배열이 이미 정렬되어 있는지 확인하십시오.
또한 searchsorted의 주요 목표는 순서를 유지하기 위해 요소를 삽입 해야하는 인덱스를 찾는 것이므로 반환 된 인덱스 i에 실제로 검색 된 요소가 포함되어 있는지 확인하십시오.
if arr[i] == 3:
print("present")
else:
print("not present")