从数组中获取行中元素满足条件的索引答案

【问题标题】：Get indices from array where element in row satisfies condition从数组中获取行中元素满足条件的索引
【发布时间】：2018-12-08 15:39:02
【问题描述】：

我想找到满足条件的数组的索引。

我有一个 numpy.ndarray B：（m = 行数 = 8 和 3 列）

array([[ 0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  1.],
   [ 0.,  1.,  1.],
   [ 0.,  1.,  0.],
   [ 1.,  1.,  0.],
   [ 1.,  1.,  1.],
   [ 1.,  0.,  1.],
   [ 1.,  0.,  0.]])

对于每一列，我想找到元素满足以下条件的行的索引：对于列中的 col： B(row,col)=1 和 B(row+1,col)=1 对于所有 rows=1,2,..,m-1 和 B(row,col)=1 对于 rows=0 和 m。

所以期望的结果是：

Sets1=[[5, 6, 7, 8], [3, 4, 5], [2, 6]]

到目前为止，我已经尝试过：

Sets1=[]
for j in range(3):
    Sets1.append([i for i, x in enumerate(K[1:-1]) if B[x,j]==1 and B[x+1,j]==1])

但这只是条件的第一部分，并给出以下错误输出，因为它采用新集合的索引..所以它实际上应该是加 1..

Sets1= [[4, 5, 6], [2, 3, 4], [1, 5]]

条件的第二部分也适用于索引 0 和 m。还没有。。

编辑：我通过编写 i+1 修复了加 1 部分，并通过添加以下 if 语句尝试了条件的第二部分：

Sets1=[]
for j in range(3):
    Sets1.append([i+1 for i, xp in enumerate(K[1:-1]) if B[xp,j]==1 and B[xp+1,j]==1])
    if B[0,j]==1: Sets1[j].append(0)
    if B[(x-1),j]==1: Sets1[j].append(x-1)

这确实有效，因为它提供了以下输出：

Sets1= [[5, 6, 7, 8], [3, 4, 5], [2, 6]]

所以现在我只需要为条件的第一部分（在 if 语句之前）的列表元素添加 +1...

非常感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python arrays list numpy conditional-statements

【解决方案1】：

您可以使用布尔掩码和 np.where

来完成此操作

首先，面具：

c1 = (x==1)
c2 = (np.roll(x, -1, axis=0) != 0)
c3 = (x[-1] == 1)

c1 & (c2 | c3)

array([[False, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False,  True],
       [False,  True, False],
       [False,  True, False],
       [ True,  True, False],
       [ True, False,  True],
       [ True, False, False],
       [ True, False, False]])

np.where 获取索引：

>>> np.where(c1 & (c2 | c3))

(array([2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 8], dtype=int64),
 array([2, 1, 1, 0, 1, 0, 2, 0, 0], dtype=int64))

如果您确实希望将结果作为输出中的列表：

s = np.where(c1 & (c2 | c3))
[list(s[0][s[1]==i]) for i in range(x.shape[1])]

# [[5, 6, 7, 8], [3, 4, 5], [2, 6]]

【讨论】：

【解决方案2】：

numpy 有一种矢量化的方法来做到这一点。首先，我们为 a 等于 1 创建一个掩码：

mask=a.T==1.0

第二个掩码将判断下一个元素是否也等于 1。由于我们只想要同时满足这两个条件的元素，因此我们将两个掩码相乘：

mask_next=np.ones_like(mask).astype(bool)
mask_next[:,:-1]=mask[:,1:]
fin_mask=mask*mask_next

获取索引：

idx=np.where(fin_mask)

第一个索引会告诉我们在哪里拆分行 idx：

split=np.where(np.diff(idx[0]))[0]+1
out=np.split(idx[1],split)

out 产生预期的结果。如果我理解正确，您希望元素的索引等于 1，而下一个（按列）元素也是 1？

【讨论】：