查找将一个Numpy数组映射到另一个数组的索引

要将一个Numpy数组映射到另一个数组的索引，可以使用numpy.where函数或numpy.argwhere函数。以下是这两个函数的基础概念、优势、类型、应用场景以及示例代码。

基础概念

1. numpy.where:
   • numpy.where(condition[, x, y])函数根据条件condition从数组x和y中选择元素。
   • 如果condition为True，则选择x中的元素，否则选择y中的元素。

• numpy.argwhere:
  • numpy.argwhere(a)函数返回数组a中非零元素的索引。
  • 它返回一个二维数组，其中每一行是一个非零元素的索引。

优势

• numpy.where:
  • 灵活性高，可以根据复杂的条件选择元素。
  • 适用于需要根据条件替换数组元素的场景。
• numpy.argwhere:
  • 直接返回非零元素的索引，便于快速定位特定元素的位置。
  • 适用于需要查找数组中特定值或条件的索引的场景。

类型

• numpy.where:
  • 返回一个与输入数组形状相同的数组，包含满足条件的元素。
• numpy.argwhere:
  • 返回一个二维数组，其中每一行是一个非零元素的索引。

应用场景

• numpy.where:
  • 数据清洗和预处理时，根据条件替换或选择数据。
  • 图像处理中，根据像素值进行阈值处理。
• numpy.argwhere:
  • 查找数组中特定值的索引，例如在机器学习中查找预测结果中的最大值索引。
  • 分析数据集中特定条件的位置。

示例代码

使用numpy.where

假设我们有两个数组a和b，我们希望根据a中的值来选择b中的元素：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])

# 根据a中的值选择b中的元素，如果a中的值大于2，则选择b中的对应元素，否则选择0
result = np.where(a > 2, b, 0)
print(result)  # 输出: [ 0  0 30 40]

使用numpy.argwhere

假设我们有一个数组c，我们希望找到其中所有非零元素的索引：

import numpy as np

c = np.array([[0, 1, 0],
              [2, 0, 0],
              [0, 0, 3]])

# 找到c中所有非零元素的索引
indices = np.argwhere(c != 0)
print(indices)  # 输出: [[0 1] [1 0] [2 2]]

遇到的问题及解决方法

问题：在使用numpy.where时，条件复杂导致性能下降。

原因：复杂的条件可能导致多次遍历数组，增加计算时间。

解决方法：

1. 尽量简化条件表达式。
2. 使用向量化操作，避免循环。
3. 如果条件非常复杂，可以考虑分步处理，先进行简单的筛选，再进行复杂的条件判断。

问题：在使用numpy.argwhere时，返回的索引数组过大，占用过多内存。

原因：当数组中非零元素较多时，返回的索引数组会变得很大。

解决方法：

1. 如果只需要部分索引，可以使用布尔索引或其他方法进行筛选。
2. 使用生成器表达式逐个获取索引，而不是一次性获取所有索引。

通过以上方法和示例代码，可以有效地将一个Numpy数组映射到另一个数组的索引，并解决常见的相关问题。