Python np.where等价于多维numpy数组

假设有一个numpy数组作为

数组（[[5]，[1,2]，[5,6,7]，[5]，[5]]）

。 是否有一个函数，例如

np.where

，可用于返回所有行索引，其中

[5]

是行值？例如，在上面的数组中，返回的值应该是

[0,3,4]

，表示

[5]

行号

请注意，数组中的每一行的长度可能不同

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谢谢各位，你们都应该得到最好的答案，但我给第一个打了绿色标记：）

如果您检查数组的

ndim

，您将看到它实际上不是多维数组，而是列表对象的

1d

数组

您可以使用以下列表来获取出现5的索引：

[i[0] for i,v in np.ndenumerate(a) if 5 in v]
#[0, 2, 3, 4]

或以下列表理解，以获取列表正是

[5]

的索引：

[i[0] for i,v in np.ndenumerate(a) if v == [5]]
#[0, 3, 4]

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您可以使用列表理解，如下所示：

[i[0] for i,v in np.ndenumerate(a) if 5 in v]
#[0, 2, 3, 4]

这应该做到：

[i[0] for i,v in np.ndenumerate(ar) if v == [5]]
=> [0, 3, 4]

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你确定你想要一个数组吗？你在做什么，最好通过一个可变长度列表的一维数组来解决？在实际问题中，那些

[5]

是

[？]

表示缺少数据，我希望它们从数据集中删除。一种方法是初始化另一个数组，该数组采用不存在

[？]

的行索引。结构不稳定的原因是一些样本对应于多个类。对不起，机器学习的术语，但这是我唯一能想到的解释这种数组重要性的方法。