


Suchen Sie die Zeilenindizes mehrerer Werte in einem Numpy-Array
Problem:
Wir erhalten ein NumPy-Array X und eine Reihe von Werten searched_values. Das Ziel besteht darin, die Zeilenindizes in
X = np.array([[4, 2], [9, 3], [8, 5], [3, 3], [5, 6]]) searched_values = np.array([[4, 2], [3, 3], [5, 6]])Ansatz Nr. 1: NumPy Broadcasting
[0, 3, 4]Dies Der Ansatz nutzt NumPy-Broadcasting, um elementweise Vergleiche zwischen Um Speicher zu sparen, können wir jede Zeile von X und searched_values in lineare Indexäquivalente konvertieren und dann np.in1d für anwenden Schnittpunkt:
Ansatz #3: Speichereffiziente Konvertierung mit np.searchsorted
np.where((X == searched_values[:, None]).all(-1))[1]Ein weiterer speichereffizienter Ansatz mit np.searchsorted und der gleichen Philosophie des linearen Index Konvertierung:
Verstehen np.ravel_multi_index
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]np.ravel_multi_index konvertiert jede Zeile von X in ein eindeutiges lineares Indexäquivalent. Es arbeitet mit einem 2D-Array von n-dimensionalen Indizes und der Form des n-dimensionalen Gitters, auf das diese Indizes abgebildet werden sollen.
In unserem Beispiel stellt beispielsweise jede Zeile von X ein Indextupel dar Für ein 2D-Gitter mit Abmessungen wird abgeblendet. np.ravel_multi_index ordnet jedes dieser Tupel einem eindeutigen linearen Index zu.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich Zeilenindizes mit mehreren Werten in einem NumPy-Array?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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