我需要在 numpy.array 中找到一个向量。例如，我有一个名为 e 的 np.array 并且我想在 e 中找到向量 [1, 2] （这意味着我想在矩阵内拥有向量的索引）但显然我的程序甚至可以看到向量何时不存在：
我用来构建 e 的代码如下：
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)
任何线索如何解决这个问题？
不要将 Pythonin与 numpy 数组一起使用。
中有 6 x 4 对e。
In [32]: e.shape
Out[32]: (6, 4, 2)
您正在查找与 pair 中的两个（即all()）条目匹配的元素[1, 2]。
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)
-1in指的all(-1)是数组中的最后一个维度，即构成对的形状部分。使用 -1 可能比使用 2 更通用，在这种情况下也可以使用。
它找到了正确的匹配——唯一的True值。你可以看到这个结果的形状是有意义的。
In [34]: (e == np.array([1, 2])).all(-1).shape
Out[34]: (6, 4)
要获得第一场比赛的索引，你可以做
x, y = (e == np.array([1, 2])).all(-1).argmax(1).argmax(), (e == np.array([1, 2])).all(-1).argmax(0).argmax()
但是使用np.argwhereCT Zhu的答案中建议的绝对更好。
尝试：
e[np.all((e-np.array([1,2]))==0, axis=2)]
简要说明。e-np.array([1,2])返回[0,0]它[1,2]在数组中的位置e。np.all(..., axis=2返回 Boolean 数组：Trueif[0,0] False否则（因此诸如[1,1]将变为 False 之类的东西）。最后，只需将其从 e 切片。
获取[1,2]'s 的索引（可能有多个子向量[1,2]）：
np.argwhere(np.all((e-array([1,2]))==0, axis=2))
您还可以使用以下技巧将向量视为np.voiddtype 的单个项目：
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)
您现在可以使用以下命令提取位置np.in1d：
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))
返回数组是一个元组，其中包含 的出现的行和列search，在这种情况下，只有一个 at (0, 0)。
这将打印出 e 的所有索引以及它是否等于 [1,2]。如果您想返回索引，而不是打印它们，您可以添加(num, num2)到另一个列表，这将为您提供[1,2]. 需要扩展以使用更多级别的数组。
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()))
输出：
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