Python 多维numpy数组__

我有一个二维的

np.数组

x = np.array([[1,2], [4,5], [4,6], [5,4], [4,5]])

现在我想要x等于
[4,5]
（
->[1,4]
）的索引。操作员的工作方式不同：

x == [4,5]
array([[False, False],
       [ True,  True],
       [ True, False],
       [False, False],
       [ True,  True]], dtype=bool)

但是我想要像
[False，True，False，False，True]
这样的东西。执行
和
可以吗

通常阵列非常大，我必须多次这样做，因此我需要一种非常快速的方法。
以前没有使用numpy的经验，但这适用于标准阵列：

x = [[1, 2], [4, 5], [4, 6], [5, 4], [4, 5]]

indices = [i for i, v in enumerate(x) if v == [4, 5]]
# gives [1, 4]

matches = [v == [4, 5] for v in x]
# gives [False, True, False, False, True]

以前没有使用numpy的经验，但这适用于标准阵列：

x = [[1, 2], [4, 5], [4, 6], [5, 4], [4, 5]]

indices = [i for i, v in enumerate(x) if v == [4, 5]]
# gives [1, 4]

matches = [v == [4, 5] for v in x]
# gives [False, True, False, False, True]

这应该是最基本的方式：

x = np.array([[1,2], [4,5], [4,6], [5,4], [4,5]])
(x == [4,5]).all(1)

#out: array([False,  True, False, False,  True], dtype=bool)

这应该是最基本的方式：

x = np.array([[1,2], [4,5], [4,6], [5,4], [4,5]])
(x == [4,5]).all(1)

#out: array([False,  True, False, False,  True], dtype=bool)

对不起，我忘了提我想要一个numpy解决方案。对不起，我忘了提我想要一个numpy解决方案