多维 numpy 数组 __eq__

Question

我有一个二维的np.array 喜欢

x = np.array([[1,2], [4,5], [4,6], [5,4], [4,5]])

现在我想要 x 等于 [4,5] (-> [1, 4]) 的索引。运算符== 以不同的方式工作：

x == [4,5]
array([[False, False],
       [ True,  True],
       [ True, False],
       [False, False],
       [ True,  True]], dtype=bool)

但我想要[False, True, False, False, True] 之类的东西。可以and吗？

通常数组非常大，我必须做很多次，所以我需要一个非常快速的方法。

Answer 1

这应该是 numpy 方式：

x = np.array([[1,2], [4,5], [4,6], [5,4], [4,5]])
(x == [4,5]).all(1)

#out: array([False,  True, False, False,  True], dtype=bool)

Answer 2

之前没有使用 numpy 的经验，但这适用于标准数组：

x = [[1, 2], [4, 5], [4, 6], [5, 4], [4, 5]]

indices = [i for i, v in enumerate(x) if v == [4, 5]]
# gives [1, 4]

matches = [v == [4, 5] for v in x]
# gives [False, True, False, False, True]