从 numpy where() 转换数据 [重复]答案

【问题标题】：Convert data from numpy where() [duplicate]从 numpy where() 转换数据 [重复]
【发布时间】：2020-06-25 23:01:30
【问题描述】：

我有大量数据，我正在尝试将其转换为特定的形式（这样我就可以重复使用其他人的代码）。这是我正在使用的一个较小集合的示例。

>>> a = np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 4],  [0, 3, 6]])
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [0, 2, 4],
       [0, 3, 6]])
>>> np.where(a==0)
(array([0, 1, 2]), array([0, 0, 0]))

所以，它返回的是一个元组中的两个数组。
为 0 的地方是 (0,0)、(1,0) 和 (2,0)

我想把这些数据变成这个表格：

[(0,0), (1,0),  (2,0)]

这是一个元组列表。

感谢任何指针。

【问题讨论】：

在w = np.where(a==0)之后，试试print(list(zip(w[0], w[1])))
或者为了更通用（不一定是二维），使用list(zip(*w))

标签： python arrays list numpy tuples

【解决方案1】：

试试numpy.argwhere

[tuple(x) for x in numpy.argwhere(a==0)]

【讨论】：

【解决方案2】：

list(zip(*np.where(a==0)))

这是如何工作的：

zip 函数将产生一个元组序列，包括：

元组包含每个参数中的元素 0
元组包含每个参数中的元素 1
……等等……

因此，如果zip 的参数是numpy.where 返回的元组的元素，则此序列的元素将采用所需的形式。使用* 意味着根据需要扩展此元组以分隔位置参数，而不是传入元组本身。然后只需要调用list() 来遍历zip 返回的迭代器并将值转换为列表。

例子：

>>> a = np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 4], [0, 3, 6]])  # array in the question

>>> list(zip(*np.where(a==0)))
[(0, 0), (1, 0), (2, 0)]  # list of 2-tuples

>>> a = a.reshape(1,3,3)  # now a 3d-array (adds slowest varying dimension of size 1)

>>> list(zip(*np.where(a==0)))
[(0, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 2, 0)]  # now you get a list of 3-tuples

【讨论】：

【解决方案3】：

你需要这个：

np.argwhere(a==0)

您的示例的输出：

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

如果您需要元组列表：

list(map(tuple,np.argwhere(a==0)))

输出：

[(0, 0), (1, 0), (2, 0)]

【讨论】：