如何在 NumPy 数组中高效查找匹配值的行索引？

查找 Numpy 数组中各个值的行索引

1。理解问题

给定一个数组 X 和一个数组 searched_values，任务是找到 X 中与 searched_values 中相应行匹配的行索引。

2。使用 NumPy 广播的方法

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

3.使用 np.ravel_multi_index 和 np.in1d

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]

4 的内存高效方法。了解 np.ravel_multi_index

np.ravel_multi_index 将 n 维索引的 2D 数组转换为线性索引等价物。例如，给定 X 和 dims，它将计算：

np.ravel_multi_index(X.T,dims)

结果为 [30, 66, 61, 24, 41]，其中每个数字表示 X 中相应行的线性索引。

5。选择唯一线性索引的维度

为 np.ravel_multi_index 选择维度以生成唯一线性索引时，请考虑以下事项：

• 输入数组 (X) 中的每一列代表一个轴被映射到的网格的。
• 为了确保唯一的线性索引，应该考虑每个轴的最大拉伸，这是每列加 1。

对于给定的 X：

dims = X.max(0)+1 # [10, 7]

这将创建一个至少具有指定维度的网格，确保唯一的线性索引。

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