Pierwsze indeks wiersza w macierzy 2D NumPy gdy znane są liczne wartości kolumny

Question

Załóżmy, że posiada układ 2D NumPy takich jak:

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

Jak znaleźć indeks wiersza, dla którego znam wiele wartości? Na przykład, jeśli wiadomo, że kolumna 0-cia jest 2 i 1 kolumna 5, chciałbym wiedzieć, indeks wiersza gdzie ten warunek jest spełniony (wiersz 1 w tym przypadku).

moim stosowania pierwsze dwie kolumny (x, y) współrzędnych, a trzecia kolumna jest informacja o tym współrzędnych. Próbuję znaleźć określone współrzędne na liście, dzięki czemu mogę zmienić wartość w trzeciej kolumnie.

Edycja: W celu wyjaśnienia, jest tu niekwadratowych przykład:

a = [[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10 , 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18]]

Załóżmy, że wiem, że szukany wiersz ma 13 w kolumnie 0 i 14 w kolumnie pierwszej. Chciałbym zwrócić indeks tego wiersza. W tym przypadku chciałbym zwrócić indeks 2 (drugi wiersz).

Albo jeszcze lepiej, chciałbym, aby edytować 4th kolumny wiersza, który ma 13 kolumny 0th i 14 w 1. kolumnie. Powyżej znajduje się roztwór I stwierdzono, że w przypadku, jakie opisano (zmiana wartości 999)

A [(A [:, 0] == 13) & (A [: 1 ] == 14) 3] = 999

otrzymujemy:

a = [[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 999, 17, 18]]

Przepraszam, jeśli to było jasne. Czy ktoś mógłby wskazać w moim oryginalnym wpisie (nad edycją), jak można to inaczej interpretować, ponieważ mam problemy z jego wyświetleniem.

Dzięki.

EDIT 2: Poprawiono błąd w pierwszej edycji (wytłuszczone)

mogę teraz zobaczyć, jak zrobiłem to całość mylące dla każdego. Rozwiązanie mojego problemu jest dobrze opisane w stanie b) rozwiązania jedzenia. Dziękuję Ci.

Answer 1

Oto sposoby obsługi warunki dla kolumn i wierszy, zainspirowany Zen Pythona.

In []: import this 
The Zen of Python, by Tim Peters 

Beautiful is better than ugly. 
Explicit is better than implicit. 
... 

więc po drugiej wskazówki:
a) warunki na kolumnę (-y) stosuje się do rzędu (i):

In []: a= arange(12).reshape(3, 4) 
In []: a 
Out[]: 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 9, 10, 11]]) 
In []: a[2, logical_and(1== a[0, :], 5== a[1, :])]+= 12 
In []: a 
Out[]: 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 21, 10, 11]]) 

b) warunki w rzędzie (ów) na kolumnę (s):

In []: a= a.T 
In []: a 
Out[]: 
array([[ 0, 4, 8], 
     [ 1, 5, 21], 
     [ 2, 6, 10], 
     [ 3, 7, 11]]) 
In []: a[logical_and(1== a[:, 0], 5== a[:, 1]), 2]+= 12 
In []: a 
Out[]: 
array([[ 0, 4, 8], 
     [ 1, 5, 33], 
     [ 2, 6, 10], 
     [ 3, 7, 11]]) 

Mam nadzieję, że to naprawdę ma sens, aby zawsze było wyraźne podczas uzyskiwania dostępu do kolumn i wierszy. Kod jest zwykle czytany przez osoby o różnym pochodzeniu.

Answer 2

In [80]: a = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) 
In [81]: a 
Out[81]: 
array([[1, 2, 3], 
     [4, 5, 6], 
     [7, 8, 9]]) 

a==2 zwraca logiczną numpy tablicy, pokazując gdzie warunek jest spełniony:

In [82]: a==2 
Out[82]: 
array([[False, True, False], 
     [False, False, False], 
     [False, False, False]], dtype=bool) 

można znaleźć żadnych kolumn, gdzie to jest prawda za pomocą np.any(...,axis=0):

In [83]: np.any(a==2,axis=0) 
Out[83]: array([False, True, False], dtype=bool) 

In [84]: np.any(a==5,axis=0) 
Out[84]: array([False, True, False], dtype=bool) 

Można znajdź, gdzie oba warunki są jednocześnie prawdziwe, używając &:

In [85]: np.any(a==2,axis=0) & np.any(a==5,axis=0) 
Out[85]: array([False, True, False], dtype=bool) 

Wreszcie, można znaleźć indeks kolumny, gdzie warunki są jednocześnie Prawdziwa użyciu np.where:

In [86]: np.where(np.any(a==2,axis=0) & np.any(a==5,axis=0)) 
Out[86]: (array([1]),) 

Answer 3

Doing

np.where(np.any(a==2,axis=0) & np.any(a==5,axis=0)) 

jak unutbu sugerowaną nie będzie korzystać z informacji, że 2 jest w kolumnie 0th, a 5 w 1. Tak więc, na a = np.array([[5, 2, 3], [2, 5, 6], [7, 8, 9]]), zostanie błędnie powrócić (array([0, 1]),)

Zamiast tego można użyć

np.where((a[0]==2) & (a[1]==5)) 

aby uzyskać poprawny wynik (array([1]),).

Ponadto, jeśli chcesz edytować drugą kolumnę tego konkretnego wiersza, możesz pominąć np.where i odwołać się do niego za pomocą: a[2][(a[0]==2) & (a[1]==5)]. Będzie to również działać w przypadku zadań, na przykład a[2][(a[0]==2) & (a[1]==5)] = 11.