我有一个2D Numpy数组,包含从0到n的值。我想要一个长度为n的列表,以使该列表的第i个元素是值i + 1(不包括0)的所有索引的数组。
例如,对于输入
array([[1, 0, 1],
[2, 2, 0]])
我期望得到
[array([[0, 0], [0, 2]]), array([[1,0], [1,1]])]
我发现了一个相关的问题:
在numpy数组中获取重复元素的所有索引的列表,
这可能会有所帮助,但我希望找到一个更直接的解决方案,该方法不需要展平和排序数组,并且尽可能高效。
这是一种矢量化方法,适用于任意数量维的数组。此解决方案的思想是在中扩展return_index
方法的功能np.unique
,并返回一个数组数组,每个数组都在numpy数组中包含N个维的唯一值索引。
对于更紧凑的解决方案,我在以下各个步骤中定义了以下功能以及一些解释:
def ndix_unique(x):
"""
Returns an N-dimensional array of indices
of the unique values in x
----------
x: np.array
Array with arbitrary dimensions
Returns
-------
- 1D-array of sorted unique values
- Array of arrays. Each array contains the indices where a
given value in x is found
"""
x_flat = x.ravel()
ix_flat = np.argsort(x_flat)
u, ix_u = np.unique(x_flat[ix_flat], return_index=True)
ix_ndim = np.unravel_index(ix_flat, x.shape)
ix_ndim = np.c_[ix_ndim] if x.ndim > 1 else ix_flat
return u, np.split(ix_ndim, ix_u[1:])
从问题中检查数组-
a = np.array([[1, 0, 1],[2, 2, 0]])
vals, ixs = ndix_unique(a)
print(vals)
array([0, 1, 2])
print(ixs)
[array([[0, 1],
[1, 2]]),
array([[0, 0],
[0, 2]]),
array([[1, 0],
[1, 1]])]
让我们尝试其他情况:
a = np.array([[1,1,4],[2,2,1],[3,3,1]])
vals, ixs = ndix_unique(a)
print(vals)
array([1, 2, 3, 4])
print(ixs)
array([array([[0, 0],
[0, 1],
[1, 2],
[2, 2]]),
array([[1, 0],
[1, 1]]),
array([[2, 0],
[2, 1]]),
array([[0, 2]])], dtype=object)
对于一 维 数组:
a = np.array([1,5,4,3,3])
vals, ixs = ndix_unique(a)
print(vals)
array([1, 3, 4, 5])
print(ixs)
array([array([0]), array([3, 4]), array([2]), array([1])], dtype=object)
最后是带有 3D ndarray的另一个示例:
a = np.array([[[1,1,2]],[[2,3,4]]])
vals, ixs = ndix_unique(a)
print(vals)
array([1, 2, 3, 4])
print(ixs)
array([array([[0, 0, 0],
[0, 0, 1]]),
array([[0, 0, 2],
[1, 0, 0]]),
array([[1, 0, 1]]),
array([[1, 0, 2]])], dtype=object)
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