在一维数组上使用numpy_where

Question

我试图使用numpy_where来查找特定值的索引。虽然我已经搜索了相当多的网页，包括堆栈溢出，但我没有找到一个简单的一维例子。

ar=[3,1,4,8,2,1,0]
>>> np.where(ar==8)
(array([], dtype=int64),)

我期望np.where(ar==8)返回数组中8的索引/位置。我做错了什么？是我数组里的东西吗？谢谢

Answer 1

这是一个很好的例子，说明了对于初学者来说，Pythonandnumpy中的变量类型的范围是如何混淆的。正在发生的是[3,1,4,8,2,1,0]返回一个列表，而不是一个ndarray。因此，表达式ar == 8返回标量False，因为列表类型和标量类型之间的所有比较都返回False。因此，np.where(False)返回一个空数组。解决这个问题的方法是：

arr = np.array([3,1,4,8,2,1,0])
np.where(arr == 8)

这将返回(array([3]),)。还有进一步混淆的机会，因为where返回一个元组。如果您编写了一个打算访问索引位置的脚本(在本例中为3)，则需要np.where(arr == 8)[0]从元组中提取第一个(也是仅)结果。要实际获得值3，您需要np.where(arr == 8)[0][0] (尽管如果数组中没有8，则会引发IndexError )。

这是一个例子，数字专用语言如Matlab或Octave更容易用于新手，因为该语言不那么通用，因此需要理解的返回类型更少。