numpy array

Question

में ऑर्डर वेक्टर ढूंढें मुझे एक numpy.array में एक वेक्टर खोजने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, मेरे पास एक np.array नाम ई है और मैं ई में वेक्टर [1, 2] खोजना चाहता हूं (जिसका अर्थ है कि मैं मैट्रिक्स के अंदर वेक्टर की अनुक्रमणिका रखना चाहता हूं) लेकिन स्पष्ट रूप से मेरे प्रोग्राम वेक्टर को देखते हैं यहाँ तक कि जब मौजूद नहीं है:

कोड मैं निम्नलिखित में बनाया ई करने के लिए उपयोग करें:

import numpy as np 
faces = np.array([[1,2,3,4],[5,6,2,1],[6,7,3,2],[7,8,4,3],[8,5,1,4],[8,7,6,5]]) 
e = np.zeros([6,4,2]) 
for k in range(len(faces)): 
    a = [faces[k][0], faces[k][1]] 
    b = [faces[k][1], faces[k][2]] 
    c = [faces[k][2], faces[k][3]] 
    d = [faces[k][3], faces[k][0]] 
    e[k] = np.array([a,b,c,d]) 
print('e: %s' %e) 

किसी भी सुराग कि यह कैसे हल करने के लिए?

Answer 1

प्रयास करें:

e[np.all((e-np.array([1,2]))==0, axis=2)] 

संक्षिप्त विवरण। e-np.array([1,2])[0,0] देता है जहां यह सरणी e में है। np.all(..., axis=2 बूलियन सरणी देता है: True यदि [0,0]False अन्यथा (इसलिए [1,1] जैसी चीजें गलत हो जाएंगी)। अंत में, बस इसे ई से टुकड़ा करें।

प्राप्त करने के लिए [1,2] के के सूचकांक (एक से अधिक उप वेक्टर [1,2] हो सकता है):

np.argwhere(np.all((e-array([1,2]))==0, axis=2)) 

Answer 2

NumPy सरणी के साथ अजगर in प्रयोग न करें।

e में 6 x 4 जोड़े हैं।

In [32]: e.shape 
Out[32]: (6, 4, 2) 

आपको कोई ऐसा तत्व है कि जोड़ी [1, 2] में दोनों (अर्थात, all()) प्रविष्टियों से मेल खाता देख रहे हैं।

In [33]: (e == np.array([1, 2])).all(-1) 
Out[33]: 
array([[ True, False, False, False], 
     [False, False, False, False], 
     [False, False, False, False], 
     [False, False, False, False], 
     [False, False, False, False], 
     [False, False, False, False]], dtype=bool) 

-1all(-1) में सरणी में पिछले आयाम, आकार कि जोड़े के गठन का हिस्सा संदर्भित करता है। -1 का उपयोग करना संभवतः 2 का उपयोग करने से अधिक सामान्य है, जो इस मामले में भी काम करेगा।

यह सही मिलान मिला - केवल True मूल्य। आप देख सकते हैं कि इस परिणाम का आकार समझ में आता है।

In [34]: (e == np.array([1, 2])).all(-1).shape 
Out[34]: (6, 4) 

प्राप्त करने के लिए पहले मैच की सूचकांक तुम कर सकते हो

x, y = (e == np.array([1, 2])).all(-1).argmax(1).argmax(), (e == np.array([1, 2])).all(-1).argmax(0).argmax() 

लेकिन np.argwhere सीटी झू के जवाब में सुझाव का उपयोग कर निश्चित रूप से बेहतर है।

Answer 3

यह ई के सभी सूचकांक मुद्रित करेगा और यह [1,2] के बराबर होगा। यदि आप इंडेक्स को वापस प्रिंट करना चाहते हैं, तो उन्हें प्रिंट करने के बजाय, आप (num, num2) को किसी अन्य सूची में जोड़ सकते हैं, और इससे आपको [1,2] के सभी स्थान मिलेंगे। अधिक स्तरों के सरणी के साथ काम करने के लिए विस्तारित करने की आवश्यकता होगी।

for num, item in enumerate(e): 
    for num2, item2 in enumerate(item):          
     print ('e[{i}][{j}]: {truth}'.format(i=num, 
              j=num2, 
              truth = (item2 == [1,2]).all())) 

आउटपुट:

e = np.ascontiguousarray(e) 
dt = np.dtype((np.void, e.dtype.itemsize * e.shape[-1])) 
e_view = e.view(dt) 
search = np.array([1, 2], dtype=e.dtype).view(dt) 

अब आप np.in1d साथ पदों निकाल सकते हैं:

e[0][0]: True                           
e[0][1]: False                           
e[0][2]: False                           
e[0][3]: False                           
e[1][0]: False                           
e[1][1]: False                           
e[1][2]: False                           
e[1][3]: False                           
e[2][0]: False                           
e[2][1]: False                           
e[2][2]: False                           
e[2][3]: False                           
e[3][0]: False                           
e[3][1]: False                           
e[3][2]: False                           
e[3][3]: False                           
e[4][0]: False                           
e[4][1]: False                           
e[4][2]: False                           
e[4][3]: False                           
e[5][0]: False                           
e[5][1]: False                           
e[5][2]: False                           
e[5][3]: False 

Answer 4

तुम भी np.void dtype के एकल आइटम के रूप में अपने वैक्टर देखने पर निम्नलिखित चाल का उपयोग कर सकते हैं:

mask = np.in1d(e_view, search) 
indices = np.unravel_index(np.where(mask), e.shape[:-1]) 

>>> indices 
(array([[0]], dtype=int64), array([[0]], dtype=int64)) 

रिटर्न एरे search की घटनाओं की पंक्तियों और स्तंभों के साथ एक टुपल है, इस मामले में केवल (0, 0) पर केवल एक ही है।