Python Numpy：搜索第一个匹配行

如果我有这样一个numpy数组：

import numpy as np
x = np.array([[0,1],[0,2],[1,1],[0,2]])

如何返回与

[0,2]

匹配的第一行的索引

对于列表，很容易使用

索引

：

[[0,1],[0,2],[1,1],[0,2]]

l.index([0,2])
> 1

我知道

numpy

具有

numpy.where

功能，但我不确定如何利用

numpy的输出。where

：

np.where(x==[0,2])
> (array([0, 1, 1, 3, 3]), array([0, 0, 1, 0, 1]))

还有

numpy.argmax

，但它也没有返回我要查找的内容，即索引

1

np.argmax(x == [0,2], axis = 1)

---

如果搜索列表是

[0,2]

，那么当与

x

进行比较时，您会带来一个与

x

形状相同的掩码。由于您正在查找精确匹配，因此将查找具有所有

TRUE

值的行。最后，您需要第一个索引，因此使用或并选择第一个元素。作为示例运行的实现将是-

In [132]: x
Out[132]: 
array([[0, 1],
       [0, 2],
       [1, 1],
       [0, 2]])

In [133]: search_list = [0,2]

In [134]: np.where((x == search_list).all(1))[0][0]
Out[134]: 1

In [135]: np.nonzero((x == search_list).all(1))[0][0]
Out[135]: 1