一次獲取NumPy數組中的多個元素的索引

Question

是否有任何方法可以同時獲取NumPy數組中的多個元素的索引？

E.g.

import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 4]) 
b = np.array([1, 2, 3, 10, 4]) 

我想找到的a每個元素的索引b，即：[0,1,4]。

我發現我使用的是有點冗長的解決方案：

import numpy as np 

a = np.array([1, 2, 4]) 
b = np.array([1, 2, 3, 10, 4]) 

c = np.zeros_like(a) 
for i, aa in np.ndenumerate(a): 
    c[i] = np.where(b==aa)[0] 

print('c: {0}'.format(c)) 

輸出：

c: [0 1 4] 

Answer 1

你可以使用in1d和nonzero（或where爲此事）：

>>> np.in1d(b, a).nonzero()[0] 
array([0, 1, 4]) 

這適用於您的示例數組，但通常ar返回索引的光線不符合a中值的順序。這可能是一個問題，取決於你接下來要做什麼。

在這種情況下，更好的答案是一個@Jaime使用searchsorted給here，：

>>> sorter = np.argsort(b) 
>>> sorter[np.searchsorted(b, a, sorter=sorter)] 
array([0, 1, 4]) 

這爲它們出現在a返回指數值。例如：

a = np.array([1, 2, 4]) 
b = np.array([4, 2, 3, 1]) 

>>> sorter = np.argsort(b) 
>>> sorter[np.searchsorted(b, a, sorter=sorter)] 
array([3, 1, 0]) # the other method would return [0, 1, 3] 

Answer 2

這是使用numpy-indexed包一個簡單的一行（聲明：我是它的作者）：

import numpy_indexed as npi 
idx = npi.indices(b, a) 

的實現是完全矢量化，並且它可以讓你控制處理缺失值。此外，它也適用於nd數組（例如，查找b中行的索引）。