python - 将 numpy 数组对象与多个条件进行比较

Question

我正在尝试使用 numpy.where 来查找我想要的索引。这是代码:

import numpy as np
a = np.array([20,58,32,0,107,57]).reshape(2,3)
item_index = np.where((a == 58) | (a == 107) | (a == 20))
print item_index

我得到 item_index 如下:

(array([0, 0, 1]), array([0, 1, 1]))

然而，在现实中，a 的维度是 20000 x 7 并且条件是几百个而不是三个。有没有办法在多个条件下使用 numpy.where ？我找到了主题 here , here和 here有用，但我找不到问题的答案。

Answer 1

给定(根据您的示例):

>>> a
array([[ 20,  58,  32],
       [  0, 107,  57]])

对于查询，“是值列表中 a 的数组元素”，只需使用 numpy.in1d :

>>> np.in1d(a, [58, 107, 20])
array([ True,  True, False, False,  True, False], dtype=bool)

如果您希望索引与底层数组相同，只需重新整形为a 的形状:

>>> np.in1d(a, [58, 107, 20]).reshape(a.shape)
array([[ True,  True, False],
       [False,  True, False]], dtype=bool)

然后测试一下:

>>> tests=np.in1d(a, [58, 107, 20]).reshape(a.shape)
>>> tests[1,1]                 # is the element of 'a' in the list [58, 107, 20]?
True

在一行中(很明显，但我不知道对于一次性查询是否有效):

>>> np.in1d(a, [58, 107, 20]).reshape(a.shape)[1,1]
True