使用for循環在numpy數組中查找元素的索引

Question

作為輸入，我有2d numpy數組，讓我們假設這個：

my_array = np.matrix([[3, 7, 0, 0],
                      [0, 2, 0, 0],
                      [0, 0, 0, 0],
                      [0, 0, 1, 0]])

我必須找到該行和列中的元素之和== 0的那個數組中每個元素的索引。在這種情況下，答案將是（2，3），因為第二行中的元素之和= 0，第3列中的元素總和=0。到目前為止，我想到了這個：

solution = [(i, j) for i in range(my_array.shape[0]) for j in range(my_array.shape[1]) if 1 not in my_array[i] and 1 not in my_array[:, j]]

問題是，我想這樣做而不使用for循環。

我試過使用np.where和np.sum ，結果是這樣：

np.where(np.sum(my_array, axis=1) == 0 and np.sum(my_array, axis=0) == 0)

但我最終遇到此錯誤：

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

關於如何解決此錯誤或僅使用其他方法查找索引的任何建議？

Answer 1

嘗試合並兩個條件時where表達式中出現where的問題：

In [210]: np.sum(arr, axis=1) == 0 and np.sum(arr, axis=0) == 0                 
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-210-46c837435a31> in <module>
----> 1 np.sum(arr, axis=1) == 0 and np.sum(arr, axis=0) == 0

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
In [211]: (np.sum(arr, axis=1) == 0) & (np.sum(arr, axis=0) == 0)               
Out[211]: array([False, False, False, False])

您必須將==測試包裝在（）內，以便它首先出現，並且您必須使用&進行元素級and 。 and是標量運算，在布爾數組中不能很好地發揮作用。

行和列測試是：

In [212]: arr.sum(0)==0                                                         
Out[212]: array([False, False, False,  True])
In [213]: arr.sum(1)==0                                                         
Out[213]: array([False, False,  True, False])

但是您需要一種外部或笛卡爾組合，而不是簡單的按元素組合（如果行和列的數量不同，這將更加明顯）。

In [218]: (arr.sum(1)==0)[:,None] & (arr.sum(0)==0)                             
Out[218]: 
array([[False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False,  True],
       [False, False, False, False]])
In [219]: np.where(_)                                                           
Out[219]: (array([2]), array([3]))

或使用sum的keepdims參數：

In [220]: arr.sum(0, keepdims=True)==0                                          
Out[220]: array([[False, False, False,  True]])
In [221]: arr.sum(1, keepdims=True)==0                                          
Out[221]: 
array([[False],
       [False],
       [ True],
       [False]])
In [222]: np.where(_220 & _221)             # Out[220] etc                                    
Out[222]: (array([2]), array([3]))

Answer 2

這是使用itertools產品的解決方案。 創建總和== 0的行和列的列表，並找到它們之間的組合。

from itertools import product

my_array = np.matrix([[3, 7, 0, 0],
                      [0, 2, 0, 0],
                      [0, 0, 0, 0],
                      [0, 0, 1, 0]])


a = np.argwhere(my_array.sum(axis = 1) == 0)[:,0]
b = np.argwhere(my_array.sum(axis = 0) == 0)[:,1]

np.array(list(product(a,b)))