假设我有一个包含要查找的元素的向量：
a = np.array([1, 5, 9, 7])
现在我有一个矩阵,应该搜索这些元素：
M = np.array([
[0, 1, 9],
[5, 3, 8],
[3, 9, 0],
[0, 1, 7]
])
现在我想得到一个索引数组,告诉M的j行j的哪一列出现.
结果将是：
[1, 0, 1, 2]
Numpy会提供这样的功能吗？
(感谢列表推导的答案,但这不是表现方面的选择.我也为在最后一个问题中提到Numpy而道歉.)
解决方法:
注意结果：
M == a[:, None]
>>> array([[False, True, False],
[ True, False, False],
[False, True, False],
[False, False, True]], dtype=bool)
索引可以通过以下方式检索：
yind, xind = numpy.where(M == a[:, None])
>>> (array([0, 1, 2, 3], dtype=int64), array([1, 0, 1, 2], dtype=int64))
标签：python,numpy 来源： https://codeday.me/bug/20190823/1702080.html
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