python - 在numpy中获取数组中所有元素的索引

Question

我正在尝试获取数组中所有元素的索引列表，因此对于 1000 x 1000 的数组，我最终得到 [(0,0), (0,1),...,(999,999) ]。

我做了一个函数来做到这一点，如下所示：

def indices(alist):
    results = []
    ele = alist.size
    counterx = 0
    countery = 0
    x = alist.shape[0]
    y = alist.shape[1]
    while counterx < x:
        while countery < y:
            results.append((counterx,countery))
            countery += 1
        counterx += 1
        countery = 0
    return results

在我计时后，它似乎很慢，因为它需要大约 650 毫秒才能运行（在慢速笔记本电脑上是允许的）。因此，考虑到 numpy 必须有一种比我平庸的编码更快的方法，我查看了文档并尝试了：

indices = [k for k in numpy.ndindex(q.shape)]
which took about 4.5 SECONDS (wtf?)
indices = [x for x,i in numpy.ndenumerate(q)]
better, but 1.5 seconds!

有没有更快的方法来做到这一点？

谢谢

Answer 1

怎么样np.ndindex？

np.ndindex(1000,1000)

这将返回一个可迭代对象：

>>> ix = numpy.ndindex(1000,1000)
>>> next(ix)
(0, 0)
>>> next(ix)
(0, 1)
>>> next(ix)
(0, 2)

一般来说，如果你有一个数组，你可以通过以下方式构建索引迭代：

index_iterable = np.ndindex(*arr.shape)

当然，也总是np.ndenumerate可以这样实现：

def ndenumerate(arr):
    for ix in np.ndindex(*arr.shape):
        yield ix,arr[ix]

Answer 2

你有没有想过使用itertools？它将为您的结果生成一个迭代器，并且几乎可以肯定会达到最佳速度：

import itertools

a = range(1000)
b = range(1000)

product = itertools.product(a, b)

for x in product:
    print x

# (0, 0)
# (0, 1)
# ...
# (999, 999)

请注意，这不需要依赖于numpy. range另外，请注意创建从 0 到 999 的列表的有趣用法。

Answer 3

啊哈！

使用numpy构建两个数组的所有组合的数组

运行时间为 41 毫秒，而使用 itertool.product 则需要 330 毫秒！