访问作为元组的第一个索引的MxM numpy数组

Question

如标题中所述，我有一个看起来像（numpy_array，id）的元组列表，其中numpy数组是mx m。 我需要访问numpy数组的每个元素（即它们中的所有m ^ 2），但是在不拆开元组的情况下很难做到这一点。

我宁愿不解开元组，因为它需要多少数据/由于数据量需要多长时间。

如果我打开元组的代码，则代码如下所示，有没有办法对此进行索引，这样我就不需要解包了？

    for x in range(length):
        for y in range(length):
            if(instance1[x][y]==instance2[x][y]):
                distance -=1

Answer 1

如果只想直接访问n维numpy数组特定位置的元素，则可以使用n维索引 。
例如：
我想访问3x3数组c第一行的第三列中的元素，那么我将执行c [0,2] 。

c = np.random.rand( 3,3 )
print(c)
print( 'Element:', c[0,2])

检查官方文档Numpy索引

_Update__
如果有元组列表，则应为每个数据结构建立索引

import numpy as np    
a =[ 
        ( np.random.rand( 2,2 ), 0 ), #first  tuple
        ( np.random.rand( 2,2 ), 2 ), #second  tuple
        ( np.random.rand( 2,2 ), 3 ), # ...
        ( np.random.rand( 2,2 ), 1 )
        ]

    print( np.shape(a) )    # accessing list a
    # (4,2)
    print( np.shape(a[0]) ) # accessing the first tuple in a
    # (2)
    print( np.shape(a[0][0]) ) # accessing the 2x2 array inside the first tuple
    # (2,2)
    print( np.shape(a[0][0][0,1]) ) # accessing the [0,1] element inside the array
    # ()

    #another example
    c = ( np.array([ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]), 8 )
    print( c[0][0,2] ) # output: 3