8种方法的比较

TL; diana:

(注:适用于100M元素以下的1d数组)

为了获得最佳性能，请使用index_of__v5 (numba + numpy. 5)。枚举+ for循环;参见下面的代码)。 如果numba不可用: 如果期望在前100k个元素中找到目标值，请使用index_of__v7 (for循环+枚举)。 否则使用index_of__v2/v3/v4 (numpy. exe)。Argmax或numpy。基于flatnonzero)。

由perfplot提供

import numpy as np
from numba import njit

# Based on: numpy.argmax()
# Proposed by: John Haberstroh (https://stackoverflow.com/a/67497472/7204581)
def index_of__v1(arr: np.array, v):
    is_v = (arr == v)
    return is_v.argmax() if is_v.any() else -1


# Based on: numpy.argmax()
def index_of__v2(arr: np.array, v):
    return (arr == v).argmax() if v in arr else -1


# Based on: numpy.flatnonzero()
# Proposed by: 1'' (https://stackoverflow.com/a/42049655/7204581)
def index_of__v3(arr: np.array, v):
    idxs = np.flatnonzero(arr == v)
    return idxs[0] if len(idxs) > 0 else -1


# Based on: numpy.argmax()
def index_of__v4(arr: np.array, v):
    return np.r_[False, (arr == v)].argmax() - 1


# Based on: numba, for loop
# Proposed by: MSeifert (https://stackoverflow.com/a/41578614/7204581)
@njit
def index_of__v5(arr: np.array, v):
    for idx, val in np.ndenumerate(arr):
        if val == v:
            return idx[0]
    return -1


# Based on: numpy.ndenumerate(), for loop
def index_of__v6(arr: np.array, v):
    return next((idx[0] for idx, val in np.ndenumerate(arr) if val == v), -1)


# Based on: enumerate(), for loop
# Proposed by: Noyer282 (https://stackoverflow.com/a/40426159/7204581)
def index_of__v7(arr: np.array, v):
    return next((idx for idx, val in enumerate(arr) if val == v), -1)


# Based on: list.index()
# Proposed by: Hima (https://stackoverflow.com/a/23994923/7204581)
def index_of__v8(arr: np.array, v):
    l = list(arr)
    try:
        return l.index(v)
    except ValueError:
        return -1

去Colab

如果你想用它作为其他东西的索引，如果数组是可广播的，你可以使用布尔索引;不需要显式索引。要做到这一点，绝对最简单的方法是基于真值进行索引。

other_array[first_array == item]

任何布尔运算都可以:

a = numpy.arange(100)
other_array[first_array > 50]

非零方法也接受布尔值:

index = numpy.nonzero(first_array == item)[0][0]

两个0分别表示索引元组(假设first_array是1D)和索引数组中的第一项。

您还可以将NumPy数组转换为list in - air并获取其索引。例如,

l = [1,2,3,4,5] # Python list
a = numpy.array(l) # NumPy array
i = a.tolist().index(2) # i will return index of 2
print i

它会输出1。

注意:这是python 2.7版本

您可以使用lambda函数来处理这个问题，它既适用于NumPy数组，也适用于列表。

your_list = [11, 22, 23, 44, 55]
result = filter(lambda x:your_list[x]>30, range(len(your_list)))
#result: [3, 4]

import numpy as np
your_numpy_array = np.array([11, 22, 23, 44, 55])
result = filter(lambda x:your_numpy_array [x]>30, range(len(your_list)))
#result: [3, 4]

你可以用

result[0]

获取筛选元素的第一个索引。

对于python 3.6，使用

list(result)

而不是

result

numpy_indexed包(免责声明，我是它的作者)包含一个向量化的等效list。ndarray的索引;那就是:

sequence_of_arrays = [[0, 1], [1, 2], [-5, 0]]
arrays_to_query = [[-5, 0], [1, 0]]

import numpy_indexed as npi
idx = npi.indices(sequence_of_arrays, arrays_to_query, missing=-1)
print(idx)   # [2, -1]

这个解决方案具有向量化的性能，可以推广到ndarray，并且有各种处理缺失值的方法。

要在任何标准上建立索引，你可以这样做:

In [1]: from numpy import *
In [2]: x = arange(125).reshape((5,5,5))
In [3]: y = indices(x.shape)
In [4]: locs = y[:,x >= 120] # put whatever you want in place of x >= 120
In [5]: pts = hsplit(locs, len(locs[0]))
In [6]: for pt in pts:
   .....:         print(', '.join(str(p[0]) for p in pt))
4, 4, 0
4, 4, 1
4, 4, 2
4, 4, 3
4, 4, 4

这里有一个快速函数，它可以做list.index()所做的事情，只是如果没有找到它，它不会引发异常。注意——这在大型数组上可能非常慢。如果你想把它作为一个方法，你也可以把它拼凑到数组上。

def ndindex(ndarray, item):
    if len(ndarray.shape) == 1:
        try:
            return [ndarray.tolist().index(item)]
        except:
            pass
    else:
        for i, subarray in enumerate(ndarray):
            try:
                return [i] + ndindex(subarray, item)
            except:
                pass

In [1]: ndindex(x, 103)
Out[1]: [4, 0, 3]