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numpy - Numpy where 与数组比较

问题描述

我有一个名为的数组Y，其中包含类标签。我想找到与列表实验室指定的多个值匹配的 Y 的所有索引。

在这种情况下：

Y = np.array([1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3])
labs = [2,3]

我怎么能做这样的事情np.where(Y == labs)返回

array([1,2,4,5,7,8,10,11])

我知道一种可能性是遍历列表实验室并进行元素比较。但我正在寻找一种更加基于 pythonic/numpy 的解决方案，它可以避免循环。

标签： numpyindexingpython-3.7

解决方案

您可以在此处的 [ np.where(..)numpy-doc]上使用np.isin(..)[numpy-doc]：

>>> np.where(np.isin(Y, L))[0]
array([ 1,  2,  4,  5,  7,  8, 10, 11])

将为我们.isin(Y, L)提供一个数组，True其中False的项目Y与 中的元素匹配L：

>>> np.isin(Y, labs)
array([False,  True,  True, False,  True,  True, False,  True,  True,
       False,  True,  True])

并且np.where(..)我们将Trues 映射到相应的索引。

正如@hpaulj所说，对于 small Ls，我们可以这样写：

np.any([Y == li for li in labs],axis=0)

在这里，对于 中的每个元素labs，我们将检查是否Y是该元素，并使用np.any(..)在它们之间创建“逻辑 OR 链”以将其折叠为布尔值。

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