Python 确定数组B的每个元素在另一个数组A中的位置

给出两个列表：

In [518]: A
Out[518]: [3, 4, 2, 1, 7, 6, 5]

In [519]: B
Out[519]: [4, 6]

B

中的每个元素都存在于

A

中，没有例外

我想为

B

检索一个索引数组，如A中所示。例如，A中的索引1中有4，而

B

的位置5中有6。对于这个场景，我的预期输出是

[1,5]

这是我为获取索引所做的：

In [520]: np.flatnonzero(np.in1d(a, b))
Out[520]: array([1, 5])

不幸的是，这在大多数其他情况下都不起作用。例如，如果

B=[6,4]

，我的方法在应该输出

[5,1]

时仍然输出

[1,5]

---

有没有一个有效的方法来实现我想要实现的目标

我不知道它是否有效，但是

[int(np.isin(A, B[x]).nonzero()[0]) for x in range(len(B))]

这似乎很合适。如果不保证唯一性，则可以删除

int（）

部分

IIUC：

In [71]: a
Out[71]: array([3, 4, 2, 1, 7, 6, 5, 6, 4])

In [72]: b
Out[72]: array([4, 6])

In [73]: np.where(a==b[:,None])[1]
Out[73]: array([1, 8, 5, 7], dtype=int64)

In [74]: b = np.array([6, 4])

In [75]: np.where(a==b[:,None])[1]
Out[75]: array([5, 7, 1, 8], dtype=int64)

更新：如果只需要第一次发生的索引（如果

数组中存在重复项），则使用，这将更快：

In [84]: (a==b[:,None]).argmax(1)
Out[84]: array([5, 1], dtype=int64)

如果
m=A.size
和
n=B.size
的方法是
O（mn）
。您可以在
O（（m+n）log（m+n））
中仔细排序
inad
输出（此处有唯一值）：

相当肯定这以前出现过？重复的呢？
np的帮助中给出了一个确切的例子：
ix=np.in1d（A.ravel（），B）。重塑（A.shape）；np.其中（ix）
。很抱歉，不符合您的第二个标准。@p-robot是的，而且，我的
flatnonzero
方法更好一些。；-）@星号是的，这个问题的灵感来源于Martijn Pieters的回答，稍微修改一下，我就可以在python中找到我想要的东西。我的问题更多的是出于对“如何”的好奇ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 啊哈！我知道我以前见过这些A和B：我自己也想到了这一点，但我想少一点。。。多谢你的回复！我在第一个实例中查找
[1,5]
，在第二个实例中查找
[5,1]
。你的答案似乎达到了目的，但并不完全达到目的：-）@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ, 我已更改了您的
a
array；-）天啊，我没意识到。是的，那正是我要找的！非常感谢！我想你需要
（a==b[：，无]）.argmax（1）
如果。@Divakar，是的，我完全同意；-）
A= np.unique(np.random.randint(0,100000,100000))
np.random.shuffle(A)
B=np.unique(np.random.randint(0,10000,10000))
np.random.shuffle(B)

def find(A,B):
    pos=np.in1d(A,B).nonzero()[0]
    return pos[A[pos].argsort()][B.argsort().argsort()]

In [5]: np.allclose(np.where(np.equal.outer(B,A))[1],find(A,B))
Out[5]: True

In [6]: %time np.where(np.equal.outer(B,A))[1]
Wall time: 3.98 s
Out[6]: array([88220, 13472, 12482, ...,  9795, 39524,  5727], dtype=int64)

In [7]: %timeit find(A,B)
22.6 ms ± 366 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)