检索矩阵中特定值的索引并将其放入嵌套列表中答案

【问题标题】：检索矩阵中特定值的索引并将其放入嵌套列表中
【发布时间】：2022-01-23 13:47:59
【问题描述】：

我有这个矩阵；假设这个矩阵中有数百个 x 值和数千个 y 列表：

[[100   0   0 ...   0   0   0]
 [  0 100   0 ...   0   0   0]
 [  0   0 100 ...   0   0   0]
 ...
 [  0   0   0 ... 100   0   0]
 [  0   0   0 ...   0 100   0]
 [  0   0   0 ...   0   0 100]]

如何检索value >= 90 的索引并将其放入嵌套列表中？

这是示例输出：

[[0], [1, 167], [2, 498, 2890] ... [6568, 99998], [7894, 19695, 99999], [873, 100000]]

【问题讨论】：

那是 numpy 二维数组？
@azro
查看我的答案，它使用 numpy 数组的强大功能，比 python 列表快得多

标签： python python-3.x

【解决方案1】：

尝试使用嵌套列表推导：

[[idx for idx, value in enumerate(row) if value >= 90] for row in arr]

要获得@azro 的结果，我宁愿使用：

np.argwhere(arr >= 90)

【讨论】：

【解决方案2】：

帖子 numpy get index where value is true 可能会有所帮助

numpy.transpose((array > value).nonzero())

import numpy as np

values = np.array([[1, 76, 987, 1, 1, 1], [876, 76, 765, 1, 1, 1], [1, 3, 4, 1, 1, 1],
                   [1, 3, 4, 1, 1, 1], [1, 3, 4, 1, 1, 1], [1, 3, 4, 1, 1, 123]])

result = np.transpose((values > 90).nonzero())
print(result)

[[0 2]
 [1 0]
 [1 2]
 [5 5]]

【讨论】：

1) 这不是 OP 想要的输出 2) 使用 numpy 我宁愿使用 argwhere，就像我的回答一样。