Tìm chỉ số của một mảng NumPy trong một danh sách

Question

import numpy as np 
foo = [1, "hello", np.array([[1,2,3]]) ] 

Tôi mong chờ

foo.index(np.array([[1,2,3]])) 

trở

2 

nhưng thay vào đó tôi nhận được

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

bất cứ điều gì tốt hơn so với tôi giải pháp tạm thời? Có vẻ như không hiệu quả.

def find_index_of_array(list, array): 
    for i in range(len(list)): 
     if np.all(list[i]==array): 
      return i 

find_index_of_array(foo, np.array([[1,2,3]])) 
# 2 

Answer 1

Lý do cho sự lỗi ở đây là rõ ràng vì ndarray NumPy của đè == để trả lại một mảng chứ không phải là một boolean.

AFAIK, không có giải pháp đơn giản nào ở đây. Sau đây sẽ hoạt động miễn là các bit
np.all(val == array) hoạt động.

next((i for i, val in enumerate(lst) if np.all(val == array)), -1) 

Liệu bit đó hoạt động hay không phụ thuộc nhiều vào những yếu tố khác trong mảng và liệu chúng có thể được so sánh với mảng không.

Answer 2

Để thực hiện, bạn có thể chỉ muốn xử lý các mảng NumPy trong danh sách đầu vào. Vì vậy, chúng ta có thể gõ-kiểm tra trước khi đi vào vòng lặp và chỉ mục vào các phần tử là mảng.

Như vậy, một thực hiện sẽ là -

def find_index_of_array_v2(list1, array1): 
    idx = np.nonzero([type(i).__module__ == np.__name__ for i in list1])[0] 
    for i in idx: 
     if np.all(list1[i]==array1): 
      return i 

Answer 3

Làm thế nào về việc này?

arr = np.array([[1,2,3]]) 
foo = np.array([1, 'hello', arr], dtype=np.object) 

# if foo array is of heterogeneous elements (str, int, array) 
[idx for idx, el in enumerate(foo) if type(el) == type(arr)] 

# if foo array has only numpy arrays in it 
[idx for idx, el in enumerate(foo) if np.array_equal(el, arr)] 

Output:

[2] 

Lưu ý: Điều này cũng sẽ làm việc ngay cả khi foo là một danh sách. Tôi chỉ cần đặt nó như là một mảng numpy ở đây.

Answer 4

Vấn đề ở đây (bạn có thể biết đã nhưng chỉ để lặp lại nó) là list.index công trình dọc theo dòng:

for idx, item in enumerate(your_list): 
    if item == wanted_item: 
     return idx 

Dòng if item == wanted_item là vấn đề, bởi vì nó ngầm chuyển đổi item == wanted_item để một boolean. Nhưng numpy.ndarray (trừ khi đó là một vô hướng) làm tăng ValueError này sau đó:

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Giải pháp 1: bộ chuyển đổi (wrapper mỏng) lớp

Tôi thường sử dụng một wrapper mỏng (bộ chuyển đổi) xung quanh numpy.ndarray bất cứ khi nào tôi cần phải sử dụng chức năng python như list.index:

class ArrayWrapper(object): 

    __slots__ = ["_array"] # minimizes the memory footprint of the class. 

    def __init__(self, array): 
     self._array = array 

    def __eq__(self, other_array): 
     # array_equal also makes sure the shape is identical! 
     # If you don't mind broadcasting you can also use 
     # np.all(self._array == other_array) 
     return np.array_equal(self._array, other_array) 

    def __array__(self): 
     # This makes sure that `np.asarray` works and quite fast. 
     return self._array 

    def __repr__(self): 
     return repr(self._array) 

Những giấy gói mỏng đắt hơn so với cách thủ sử dụng một số enumerate vòng lặp hoặc hiểu nhưng bạn không cần phải r e-thực hiện các chức năng python.Giả sử danh sách chứa chỉ NumPy-mảng (nếu không bạn cần phải làm một số if ... else ... kiểm tra):

list_of_wrapped_arrays = [ArrayWrapper(arr) for arr in list_of_arrays] 

Sau bước này bạn có thể sử dụng tất cả chức năng python của bạn trong danh sách này:

>>> list_of_arrays = [np.ones((3, 3)), np.ones((3)), np.ones((3, 3)) * 2, np.ones((3))] 
>>> list_of_wrapped_arrays.index(np.ones((3,3))) 
0 
>>> list_of_wrapped_arrays.index(np.ones((3))) 
1 

Những giấy gói là không còn mảng nữa nhưng bạn có các trình bao bọc mỏng nên danh sách bổ sung là khá nhỏ. Vì vậy, tùy thuộc vào nhu cầu của bạn, bạn có thể giữ cho danh sách bọc và danh sách ban đầu và chọn trên đó để làm các hoạt động, ví dụ bạn có thể cũng list.count các mảng giống hệt bây giờ:

>>> list_of_wrapped_arrays.count(np.ones((3))) 
2 

hoặc list.remove:

>>> list_of_wrapped_arrays.remove(np.ones((3))) 
>>> list_of_wrapped_arrays 
[array([[ 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]]), 
array([[ 2., 2., 2.], 
     [ 2., 2., 2.], 
     [ 2., 2., 2.]]), 
array([ 1., 1., 1.])] 

Giải pháp 2: phân lớp và ndarray.view

Cách tiếp cận này sử dụng các lớp con rõ ràng là numpy.array. Nó có ưu điểm là bạn nhận được tất cả được xây dựng trong mảng chức năng và chỉ sửa đổi các hoạt động yêu cầu (đó sẽ là __eq__):

class ArrayWrapper(np.ndarray): 
    def __eq__(self, other_array): 
     return np.array_equal(self, other_array) 

>>> your_list = [np.ones(3), np.ones(3)*2, np.ones(3)*3, np.ones(3)*4] 

>>> view_list = [arr.view(ArrayWrapper) for arr in your_list] 

>>> view_list.index(np.array([2,2,2])) 
1 

Một lần nữa bạn nhận được hầu hết các phương pháp danh sách theo cách này: list.remove, list.count ngoài list.index.

Tuy nhiên cách tiếp cận này có thể mang lại hành vi tinh vi nếu một số thao tác sử dụng ngầm sử dụng __eq__. Bạn luôn có thể giải thích là như mảng NumPy đơn giản bằng cách sử dụng np.asarray hoặc .view(np.ndarray):

>>> view_list[1] 
ArrayWrapper([ 2., 2., 2.]) 

>>> view_list[1].view(np.ndarray) 
array([ 2., 2., 2.]) 

>>> np.asarray(view_list[1]) 
array([ 2., 2., 2.]) 

Alternative: Overriding __bool__ (hoặc __nonzero__ cho python 2)

Thay vì sửa chữa các vấn đề trong phương pháp __eq__ bạn có thể cũng ghi đè __bool__ hoặc __nonzero__:

class ArrayWrapper(np.ndarray): 
    # This could also be done in the adapter solution. 
    def __bool__(self): 
     return bool(np.all(self)) 

    __nonzero__ = __bool__ 

Một lần nữa điều này làm cho công việc list.index như dự định:

>>> your_list = [np.ones(3), np.ones(3)*2, np.ones(3)*3, np.ones(3)*4] 
>>> view_list = [arr.view(ArrayWrapper) for arr in your_list] 
>>> view_list.index(np.array([2,2,2])) 
1 

Nhưng điều này chắc chắn sẽ sửa đổi nhiều hành vi hơn! Ví dụ:

>>> if ArrayWrapper([1,2,3]): 
...  print('that was previously impossible!') 
that was previously impossible! 

Answer 5

này nên thực hiện công việc:

[i for i,j in enumerate(foo) if j.__class__.__name__=='ndarray'] 
[2]