Numpy在2d数组行中查找一维数组元素

Question

我希望在2d数组的行中找到一维数组的元素。

示例

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([7,7,7])

In [3]: a
Out[3]: array([7, 7, 7])

In [4]: b = np.arange(15).reshape(3,5)

In [5]: b
Out[5]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])

b的第0行和第2行与a的对应元素没有匹配，但是第1行的位置2匹配。预期输出：

array([nan, 2, nan])

如果给定行中有多个匹配，则应使用第一个匹配的位置。

我可以使用普通的python循环来研出一个解决方案，但我感兴趣的是一种将其向量化的方法。

Answer 1

比较b和a元素，然后为每一行查找第一个True值索引，如果所有为False，则设置为nan。

np.where(np.sum(b==a[:,None],1) > 0, np.argmax(b==a[:,None],1), np.nan)
Out[22]: array([ nan,   2.,  nan])