Python 获取numpy中数组中所有元素的索引

我试图得到一个数组中所有元素的索引列表，因此对于1000 x 1000的数组，我的结果是[（0,0），（0,1），…，（99999）]

我制作了一个函数来实现这一点，如下所示：

def indices(alist):
    results = []
    ele = alist.size
    counterx = 0
    countery = 0
    x = alist.shape[0]
    y = alist.shape[1]
    while counterx < x:
        while countery < y:
            results.append((counterx,countery))
            countery += 1
        counterx += 1
        countery = 0
    return results

有没有更快的方法

谢谢

您想过使用吗？它将为您的结果生成一个迭代器，并且几乎肯定是最快的：

import itertools

a = range(1000)
b = range(1000)

product = itertools.product(a, b)

for x in product:
    print x

# (0, 0)
# (0, 1)
# ...
# (999, 999)

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注意，这不需要依赖于

numpy

。另外，请注意

range

创建从0到999的列表的有趣用法。

如何使用

np.ndindex

np.ndindex(1000,1000)

这将返回一个iterable对象：

>>> ix = numpy.ndindex(1000,1000)
>>> next(ix)
(0, 0)
>>> next(ix)
(0, 1)
>>> next(ix)
(0, 2)

通常，如果您有一个数组，可以通过以下方式构建索引iterable：

index_iterable = np.ndindex(*arr.shape)

当然，总有

np.ndenumerate

可以这样实现：

def ndenumerate(arr):
    for ix in np.ndindex(*arr.shape):
        yield ix,arr[ix]

啊哈

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运行时间为41毫秒，而使用itertool.product one的运行时间为330毫秒

好答案，假设它是一个真正的2d数组，而不是一个大小可变的列表（+1）啊，嗯，是的。我回答了OP提出的问题。如果问题更一般的话，我可以展开讨论。出于好奇，这些项目的时间安排与OP制定的时间安排相比如何？

def ndenumerate(arr):
    for ix in np.ndindex(*arr.shape):
        yield ix,arr[ix]