Numpy Array 获取按行搜索的行索引 [英] Numpy Array Get row index searching by a row

问题描述

我是 numpy 的新手，我正在 Python 中使用随机森林实现聚类.我的问题是:

如何在数组中找到确切行的索引?例如

[[ 0. 5. 2.][ 0. 0. 3. ][0.0.0.]]

然后我寻找 [0.0. 3.] 并得到结果 1(第二行的索引).

有什么建议吗?遵循代码(不起作用...)

 用于索引，枚举中的元素(leaf_node.x):对于 index_second_element, element_two in enumerate(leaf_node.x):如果(索引 <= index_second_element):index_row = np.where(X == 元素)index_column = np.where(X == element_two)self.similarity_matrix[index_row][index_column] += 1

解决方案

为什么不简单地做这样的事情?

<预><代码>>>>一种数组([[ 0., 5., 2.],[ 0., 0., 3.],[ 0., 0., 0.]])>>>乙数组([ 0., 0., 3.])>>>a==b数组([[真，假，假]，[真实，真实，真实]，[真，真，假]]，dtype=bool)>>>np.all(a==b,axis=1)数组([假，真，假]，dtype=bool)>>>np.where(np.all(a==b,axis=1))(数组([1])，)

I am new to numpy and I am implementing clustering with random forest in python. My question is:

How could I find the index of the exact row in an array? For example

[[ 0.  5.  2.]
 [ 0.  0.  3.]
 [ 0.  0.  0.]]

and I look for [0. 0. 3.] and get as result 1(the index of the second row).

Any suggestion? Follows the code (not working...)

    for index, element in enumerate(leaf_node.x):
        for index_second_element, element_two in enumerate(leaf_node.x):
            if (index <= index_second_element):
                index_row = np.where(X == element)
                index_column = np.where(X == element_two)
                self.similarity_matrix[index_row][index_column] += 1

解决方案

Why not simply do something like this?

>>> a
array([[ 0.,  5.,  2.],
       [ 0.,  0.,  3.],
       [ 0.,  0.,  0.]])
>>> b
array([ 0.,  0.,  3.])

>>> a==b
array([[ True, False, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True, False]], dtype=bool)

>>> np.all(a==b,axis=1)
array([False,  True, False], dtype=bool)

>>> np.where(np.all(a==b,axis=1))
(array([1]),)

这篇关于Numpy Array 获取按行搜索的行索引的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！