Python：在几种情况下查找数组的索引

我有以下问题。有两个整数的n维数组，我需要确定满足几个条件的项目的索引。Python：在几种情况下查找数组的索引

索引在“array1”中应该有一个负数元素。
对于具有负面元素的子集，它应该具有“array2”中的最小值。
在平局的情况下，选择在“阵列1”的最小值（或第一其它）

价值因此，假设我们有：

array1 = np.array([1,-1,-2]) 
array2 = np.array([0,1,1])

那么就应该回报指数2（第三个号码）。我试图编程如下：

import numpy as np 
n = 3 
array1 = np.array([1,-1,-2]) 
array2 = np.array([0,1,1]) 
indices = [i for i in range(n) if array1[i]<0] 
indices2 = [i for i in indices if array2[i] == min(array2[indices])] 
index = [i for i in indices2 if array1[i] == min(array1[indices2])][0] #[0] breaks the tie.

这似乎工作，但是，我不觉得它非常优雅。对我来说，似乎你应该能够在一行或两行中完成此操作，并定义较少的新变量。任何人都有一个改进建议？提前致谢。

来源

2013-05-16 Forzaa

您的阵列似乎是一维和大小n，而不是n维 – njzk2

我通常使用条款矢量和阵列可以互换，这可能是错误的做法:)。我的意思是n维向量。 – Forzaa

我不知道很多关于numpy的（虽然显然，我确实应该考虑它），所以这里是一个普通的Python解决方案

这

sorted([(y, x, index) for (index, (x, y)) in enumerate(zip(array1, array2)) if x < 0])

会给你从元素的tripley array2，array1，按array2中的值排序的索引和array1中的值在匹配的情况下，索引在匹配的情况下

第一个元素就是你所寻找的。这给出了以下结果：

[(1, -2, 2), (1, -1, 1)]

指数因此是2，由[0][2]

来源

2013-05-16 15:18:04 njzk2

这对我来说几乎看起来很神奇！十分优雅。我不完全理解为什么这个工程还没有，但是，因为我还不是100％熟悉python。我会发现，虽然:) – Forzaa

，你可以在array1得到所有消极因素的指标有：

np.where(array1 < 0)

，那么你可以通过访问子集：

subset = array2[array1 < 0]

得到最小的（负）值的指数array1，您可以使用array1.argmin（）

value = array2[array1.argmin()]

把所有放在一起给你：

value = array2[array1 < 0][array1[array1 < 0].argmin()]

但是如果array1只有正值，则必须捕获ValueErrors。

来源

2013-05-16 15:08:26 Hensing

是的，这是最接近我的，很容易理解。如果有负面因素，我只会执行这部分，顺便说一句，所以不要担心。 np.where函数非常有用...我还没有发现。非常感谢！我确实接受了其他答案，因为它更复杂。 – Forzaa

切片用布尔掩模的阵列比np.where ARRAY1更快[ARRAY1 <0] 比 ARRAY1 [np.where（数组1 <0）] 所以尽量不使用NP快得多。在哪里，当你不想索引！ – Hensing

感谢您的提示，我会尽力记住。 – Forzaa

我想出了这个获得。刚刚设计了一个测试用例，似乎工作。看看它是否适合你的需求。

sorted([(array2[index], element, index) for index, element in enumerate(array1) if element<0])[0][2]

或者通过使用min函数。

min([(array2[index], element, index) for index, element in enumerate(array1) if element<0])[2]

来源

2013-05-16 15:27:09

指数应该在“数组1”负元件：

indices_1 = np.argwhere(array1 < 0)

该子集具有负元素中，它应该有在“数组2”的最小值。

indices_2 = array2[indices_1].argmin()

在相同的情况下，选择具有在“ARRAY1”的最小值以下将与任何numpy的阵列工作的值（或所述第一其他方式）

array1[indices_2].argmin()

来源

2013-05-16 15:36:14 elyase

argmin（）只为我返回一个元素...这就是为什么我没有使用它。 – Forzaa

尺寸。它使用numpy.lexsort来排序索引。

numpy.lexsort(Y,X)根据Y.它返回订单指数值排序按升序X的项目，并打破关系（的X或Y不是值）。这是我所知道的在numpy的唯一功能为你“打破关系”。

import numpy as np 
def find_index(array1, array2): 
    indices = np.where(array1 < 0) 
    i = np.lexsort((array1[indices],array2[indices]))[0] 
    return [idx[i] for idx in indices] 

array1 = np.array([1,-1,-2]) 
array2 = np.array([0,1,1]) 

array3 = np.array([(1, 2), 
        (-1, -2), 
        (-2, 0)]) 
array4 = np.array([(0, 2), 
        (1, 1), 
        (3, 0)]) 

print(find_index(array1, array2)) 
# [2] 

print(find_index(array3, array4)) 
# [1, 1]

来源

2013-05-16 15:36:46 unutbu

Python：在几种情况下查找数组的索引

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