检查索引处的numpy数组的值[重复]答案

【问题标题】：Check value of numpy array at index [duplicate]检查索引处的numpy数组的值[重复]
【发布时间】：2019-05-11 18:28:51
【问题描述】：

我最近开始使用 numpy.我正在尝试测试二维数组是否包含特定的子数组。下面的代码返回错误。我该如何解决这个问题？

import numpy as np

testArray = np.array([[None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0]])

for i in range(len(testArray)):
    if (testArray[i] == [None, 0]):
        print(i)

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy indexing

【解决方案1】：

好吧，您的“[None, 0]”之一是一个列表，您将其与一个没有多大意义的数组进行比较。因此，如果您想修复代码，则可以通过以下方式访问值：

import numpy as np

testArray = np.array([[None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0]])

for i in range(len(testArray)):
    if (testArray[i][0] == None and testArray[i][1] == 0):
        print(i)

【讨论】：

作为另一个答案，在这种方法中绝对没有用 numpy
他们在哪里要求在方法中使用 numpy？
这是一个 numpy 数组，他们说他们正在学习 numpy？
一个是列表，另一个是numpy数组，我会调整答案
他特别说明他使用的是numpy。我刚刚修复了代码，我不知道他为什么要那样做。但他从未告诉我们他真正想要达到的目标，我不知道。

【解决方案2】：

无需迭代，就可以全部使用：

>>> testArray[(testArray == [None,0]).all(1)]
array([[None, 0],
       [None, 0],
       [None, 0],
       [None, 0],
       [None, 0],
       [None, 0],
       [None, 0],
       [None, 0]], dtype=object)

或者，如果您只是想查看该子数组是否存在，请另外使用any：

>>> (testArray == [None,0]).all(1).any()
True

【讨论】：

【解决方案3】：

您看到的错误是值错误。当您比较 numpy 数组时，您会得到一个由布尔值组成的数组。问题是您使用该数组作为您的条件，这导致了值错误，因为数组的真值不明确。您可以使用.any 或.all 进行解析，具体取决于您是否关心数组中是否存在所有元素。

试试这个：

testArray = np.array([[None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0], [None, 0]]) 

for i in range(len(testArray)): 
    containsValue = (testArray[i] == [None, 0]).all()
    if (containsValue): 
        print(i)

【讨论】：

您也可以使用列表，这不使用任何 numpy 功能。它实际上会比使用列表慢。
他们没有要求优化速度，他们只是说他们的代码有错误。
大概他们不会在外部依赖中分层以使他们的代码比原生 Python 慢。
我无法假装知道提问者在想什么。他们的代码有错误，我的回答解决了上述错误。