Numpy数组在列表中的索引

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Numpy数组在列表中查找索引。

阅读更多：Numpy 教程

列表中的Numpy数组

假设有一个包含多个Numpy数组的列表：

import numpy as np

list_of_arrays = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9])]

我们如何查找某个特定的Numpy数组的索引呢？

使用enumerate函数

Python中有一个方便的函数enumerate()，它可以同时返回迭代的对象及其对应的索引。我们可以利用这个函数来找到特定Numpy数组在列表中的位置。下面的代码展示了如何使用enumerate()函数来查找列表中某个Numpy数组的索引：

target_array = np.array([4, 5, 6])

for i, array in enumerate(list_of_arrays):
    if np.array_equal(array, target_array):
        print(i)

上述代码中，我们首先定义了目标数组target_array，然后通过enumerate()函数迭代列表中的所有Numpy数组。在循环中，我们使用np.array_equal()函数来检查当前迭代对象是否与目标数组相等。如果相等，我们就打印出对应的索引i。

运行上述代码，输出结果为1，表明target_array在列表中的索引为1。

利用列表推导式

除了使用循环和enumerate()函数外，我们还可以使用列表推导式来查找Numpy数组在列表中的位置。下面的代码展示了如何使用列表推导式来查找列表中所有Numpy数组的形状：

array_shapes = [array.shape for array in list_of_arrays]

上述代码中，我们使用列表推导式迭代列表中的每个Numpy数组，并将其形状作为一个元素添加到新的列表array_shapes中。

如果我们想要查找目标数组的索引，可以进一步使用列表推导式和np.array_equal()函数：

target_array = np.array([4, 5, 6])

matching_indices = [i for i, array in enumerate(list_of_arrays) if np.array_equal(array, target_array)]
print(matching_indices)

上述代码中，我们使用列表推导式迭代列表中的每个Numpy数组，并使用np.array_equal()函数来判断当前元素是否与目标数组相等。如果相等，我们就将当前元素的索引添加到新的列表matching_indices中。

在上述代码中，运行结果为[1]，表示目标数组在列表中的索引为1。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python中的Numpy库，在列表中查找特定Numpy数组的索引。我们分别使用了enumerate()函数和列表推导式这两种实现方式。虽然这两种方式的代码量都很少，但它们能让代码更加简洁、易懂。如果您在日常开发中需要在列表中查找Numpy数组的索引，希望本文能对您有所帮助。