Python Numpy 二维数组迭代答案

【问题标题】：Python Numpy 2-dimensional array iterationPython Numpy 二维数组迭代
【发布时间】：2011-12-28 20:42:12
【问题描述】：

希望将索引列表构建到二维 bool_ 数组中，其中 True。

import numpy
arr = numpy.zeros((6,6), numpy.bool_)
arr[2,3] = True
arr[5,1] = True
results1 = [[(x,y) for (y,cell) in enumerate(arr[x].flat) if cell] for x in xrange(6)]
results2 = [(x,y) for (y,cell) in enumerate(arr[x].flat) if cell for x in xrange(6)]

结果 1：

[[], [], [(2, 3)], [], [], [(5, 1)]]

结果 2 完全错误

目标：

[(2, 3),(5, 1)]

有什么方法可以做到这一点而无需事后将列表变平，或者有什么更好的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy iterator

【解决方案1】：

我认为您正在寻找的功能是numpy.where。这是一个例子：

>>> import numpy
>>> arr = numpy.zeros((6,6), numpy.bool_)
>>> arr[2,3] = True
>>> arr[5,1] = True
>>> numpy.where(arr)
(array([2, 5]), array([3, 1]))

你可以把它变成这样的索引：

>>> numpy.array(numpy.where(arr)).T
array([[2, 3],
       [5, 1]])

【讨论】：

天哪，没听说过。 zip(*numpy.where(arr)) 运行良好。我会让这个开放一段时间，看看是否有其他人有替代方案。
np.where() 与单个参数等效于np.nonzero()。转换为 OP 的格式：np.transpose(np.nonzero(a))，相当于np.argwhere(a)。

【解决方案2】：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.zeros((6,6), np.bool_)
>>> arr[2,3] = True
>>> arr[5,1] = True
>>> np.argwhere(arr)
array([[2, 3],
       [5, 1]])

【讨论】：