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numpyは値がtrueのインデックスを取得します

>>> ex=np.arange(30)
>>> e=np.reshape(ex,[3,10])
>>> e
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])
>>> e>15
array([[False, False, False, False, False, False, False, False, False,
        False],
       [False, False, False, False, False, False,  True,  True,  True,
         True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
         True]], dtype=bool)

Trueの行または値が15を超えるeの行を見つける必要があります。forループを使用して反復できますが、numpyがこれを行う方法があるかどうかを知りたい効率的に？

pythonnumpymatrix
53
change

少なくとも1つのアイテムが15より大きい行番号を取得するには：

>>> np.where(np.any(e>15, axis=1))
(array([1, 2], dtype=int64),)
53
Jaime

nonzero 関数を使用できます。指定された入力の非ゼロのインデックスを返します。

簡単な方法

>>> (e > 15).nonzero()

(array([1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

インデックスをよりクリーンに表示するには、transposeメソッドを使用します。

>>> numpy.transpose((e>15).nonzero())

[[1 6]
 [1 7]
 [1 8]
 [1 9]
 [2 0]
 ...

悪くない

>>> numpy.nonzero(e > 15)

(array([1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

またはクリーンな方法：

>>> numpy.transpose(numpy.nonzero(e > 15))

[[1 6]
 [1 7]
 [1 8]
 [1 9]
 [2 0]
 ...
26
Hadi

シンプルでクリーンな方法：np.nonzero(a)のような次元ではなく、np.argwhereを使用して要素ごとにインデックスをグループ化します（つまり、 、np.argwhereは、ゼロ以外の各要素の行を返します）。

>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.argwhere(a>4)
array([[5],
       [6],
       [7],
       [8],
       [9]])

np.argwhere(a)はnp.transpose(np.nonzero(a))と同じです。

注：a(np.argwhere(a>4))を使用して、aの対応する値を取得することはできません。推奨される方法は、0-d配列を正しく処理するため、a[(a>4).astype(bool)]ではなくa[(a>4) != 0]またはa[np.nonzero(a>4)]を使用することです。詳細については、 documentation をご覧ください。次の例に見られるように、a[(a>4).astype(bool)]とa[(a>4) != 0]はa[a>4]に簡略化できます。

別の例：

>>> a = np.array([5,-15,-8,-5,10])
>>> a
array([  5, -15,  -8,  -5,  10])
>>> a > 4
array([ True, False, False, False,  True])
>>> a[a > 4]
array([ 5, 10])
>>> a = np.add.outer(a,a)
>>> a
array([[ 10, -10,  -3,   0,  15],
       [-10, -30, -23, -20,  -5],
       [ -3, -23, -16, -13,   2],
       [  0, -20, -13, -10,   5],
       [ 15,  -5,   2,   5,  20]])
>>> a = np.argwhere(a>4)
>>> a
array([[0, 0],
       [0, 4],
       [3, 4],
       [4, 0],
       [4, 3],
       [4, 4]])
>>> [print(i,j) for i,j in a]
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4 0
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Opt