Wie finde ich effizient Zeilenindizes bestimmter Werte in einem NumPy-Array?

Den Index spezifischer Werte in einem NumPy-Array finden

Problem:

Bestimmen Sie bei einem gegebenen Array X die Zeilenindizes der angegebenen Werte, die in searched_values ​​gespeichert sind. Im folgenden Beispiel suchen wir beispielsweise nach den Indizes für Werte [4, 2], [3, 3] und [5, 6] innerhalb des Arrays X.

X = np.array([[4,  2],
              [9,  3],
              [8,  5],
              [3,  3],
              [5,  6]])

searched_values = np.array([[4, 2],
                            [3, 3],
                            [5, 6]])

Die gewünschte Ausgabe wäre:

[0, 3, 4]

Lösungen:

Ansatz 1: NumPy Broadcasting

ist eine Möglichkeit, np.where zu nutzen und die Broadcasting-Funktionen sind wie folgt.

np.where((X == searched_values[:, None]).all(-1))[1]

Ansatz 2: Speichereffiziente lineare Indexkonvertierung

So konvertieren Sie jede Zeile mit NumPys np.ravel_multi_index in einen eindeutigen linearen Index. Es gibt.

dims = X.max(0) + 1
out = np.where(np.in1d(np.ravel_multi_index(X.T, dims),
                       np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims)))[0]

Ansatz 3: Speichereffiziente und optimierte lineare Indexkonvertierung

NumPys np.searchsorted kann auch verwendet werden, um lineare Indizes schnell zu finden.

dims = X.max(0) + 1
X1D = np.ravel_multi_index(X.T, dims)
searched_valuesID = np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims)
sidx = X1D.argsort()
out = sidx[np.searchsorted(X1D, searched_valuesID, sorter=sidx)]

So funktioniert np.ravel_multi_index:

np.ravel_multi_index erstellt eine lineare Indexdarstellung eines mehrdimensionalen Index. Interpretieren Sie jede Zeile als Index in einem n-dimensionalen mehrdimensionalen Array und generieren Sie den entsprechenden linearen Index.

Beispiel: Anwenden von np.ravel_multi_index(X.T, dims) auf ein Beispielarray X:

np.ravel_multi_index(X.T, dims)
# Output: array([30, 66, 61, 24, 41])

Dies stellt den linearen Index dar, den jede Zeile des Arrays X hat. Dieser lineare Index kann verwendet werden, um jede Zeile im Array eindeutig zu identifizieren.

Der Beispielcode für jede Methode ist unten aufgeführt.

# Approach 1
print(np.where((X == searched_values[:, None]).all(-1))[1])

# Approach 2
dims = X.max(0) + 1
print(np.where(np.in1d(np.ravel_multi_index(X.T, dims),
                       np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims)))[0])

# Approach 3
dims = X.max(0) + 1
X1D = np.ravel_multi_index(X.T, dims)
searched_valuesID = np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims)
sidx = X1D.argsort()
print(sidx[np.searchsorted(X1D, searched_valuesID, sorter=sidx)])

Mit beiden Ansätzen können Sie den Zeilenindex eines bestimmten Werts in Array X leicht ermitteln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich effizient Zeilenindizes bestimmter Werte in einem NumPy-Array?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!