numpy where dtype = object的数组上的命令

Question

我试图了解以下内容：

import numpy as np
foo = np.array([np.array([0, 2, 3]), np.array([0, 2, 3]), np.array([4, 4]), 4], dtype=object)
np.where(foo == 4)

返回一个空列表(array([], dtype=int64),) 。 但是我可以清楚地看到第四个元素是4：

foo[3] == 4
True

因此，如何在foo中查找等于某个值的元素的索引而不必遍历它呢？

Answer 1

我相信这是怎么回事：

在NumPy数组上使用比较运算符时，它将返回一个布尔数组，其形状与输入数组相同。 每个值都是bool(x[i] == 4)

如果有清单，您会得到

>>> bool([4, 4, 4] == 4)
False

使用一个numpy数组，您将得到：

>>> bool(np.array([4, 4, 4]) == 4)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-65795746028a> in <module>()
----> 1 bool(np.array([4, 4, 4]) == 4)

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

我本以为numpy会传播此错误，但事实并非如此。 由于某种原因，它决定将整个表达式评估为False。 可能需要在numpy问题跟踪器上进行介绍。

至于解决您的问题...有什么方法可以使用列表而不是对象数组中的数组？ 我想不出另一种解决方法。

编辑：我在https://github.com/numpy/numpy/issues/5016提交了一个问题

Edit2：根据numpy开发人员的说法，在这种情况下，numpy的当前版本会发出警告，而在逐元素比较失败时，将来的版本会引发ValueError。

Answer 2

嵌套的np.array以某种np.array干扰了按元素的条件== 4 。 嵌套普通列表就可以了：

import numpy as np
foo = np.array([[0, 2, 3], [0, 2, 3], [4, 4], 4], dtype=object)
np.where(foo == 4)

但是我不确定为什么会有所不同。