在numpy数组中查找相似元素的索引

Question

我有一个numpy数组，其中有不同的值，其中一些值可能相等。 我想返回一个列表列表，每个列表包含相等元素的索引。 例如，想象

A=np.array([2,3,2,1,1,1,3,4,5,6,6,6,6,3])

那我想要的结果应该是

[[0,2],[1,6,13],[3,4,5],[7],[8],[9,10,11,12]]

这是我的解决方案，但我正在寻找一种更智能的方法：

h=[]
s=set()
for i in list_name:

    if i in s:
        continue
    h.append(np.where(list_name==i))
    s.add(i)

print h

Answer 1

尝试使用np.unique 1在数组中查找唯一元素。

使用np.where 2遍历此数组。 查找元素为0的所有索引的示例为

numpy.where（x == 0）[0]

Answer 2

假设顺序无关紧要，那应该可以。

import numpy as np
input_array = np.array([2,3,2,1,1,1,3,4,5,6,6,6,6,3])
out_array = [np.where(input_array == element)[0].tolist() for element in np.unique(input_array)]

当我运行它时，我得到

[[3, 4, 5], [0, 2], [1, 6, 13], [7], [8], [9, 10, 11, 12]]

Answer 3

您可以使用哈希图。 键可以是数组中的int，值可以是存储该int索引的链表。

遍历数组，并为数组中的每个int都将其索引添加到哈希图中。

最后，从地图中的列表中检索那些索引。

Answer 4

查找表可以很好地做到这一点，然后可以显式地查找它们：

mytable = {}

for i, value in enumerate(list_name):
    mytable[value] = [i, *mytable.get(value,[])]

mytable.get(2)
[0,2]

如果只需要索引，则：

indices = [mytable.get(a) for a in list_name]

[[0,2],[1,6,13],[3,4,5],[7],[8],[9,10,11,12]]

Answer 5

它不是NumPy解决方案，但可以解决问题（并且也适用于NumPy数组）。

from collections import defaultdict

a = [2, 3, 2, 1, 1, 1, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 3]
positions = defaultdict(set)

for index, value in enumerate(a):
    positions[value].add(index)

print(dict(positions))

输出

{2: {0, 2}, 3: {1, 13, 6}, 1: {3, 4, 5}, 4: {7}, 5: {8}, 6: {9, 10, 11, 12}}

Answer 6

我的尝试：

金达丑陋，不得不做最后的独特，但工作

 import numpy as np A=np.array([2,3,2,1,1,1,3,4,5,6,6,6,6,3]) def index(my_list, element): return [i for i, x in enumerate(my_list) if x == element] print np.unique(np.array([index(A,i) for i in A])) >> [[0, 2] [1, 6, 13] [3, 4, 5] [7] [8] [9, 10, 11, 12]]