获取每行中首次出现的索引

Question

我有一个充满布尔值的数组：

array([[[ True,  True, False, False, False, False],
        [ True, False, False, False, False, False]],

       [[False, False, True, False, True, False],
        [ True, False, False, False, False, False]],

       [[ True, False, False, False, False, False],
        [ True, False, False, False, False, False]]], dtype=bool)

我想要找出每一行中每一列第一次出现True的索引，也就是说，结果应该像这样：

array([[0,0,0],
      [0,1,0],
      [1,0,2],
      [1,1,0],
      [2,0,0],
      [2,1,0]])

有没有简单又快速的方法可以做到这一点呢？

Answer 1

在其他回答的基础上，如果你想要找到第一个为真的列的索引，并且在某一行没有包含真值时返回 n，其中 n 是 a 中列的数量：

first_occs = np.argmax(a, axis=1)
all_zeros = ~a.any(axis=1).astype(int)
first_occs_modified = first_occs + all_zeros * a.shape[1]

Answer 2

现在不能测试，但我觉得这个方法应该有效。

arr.argmax(axis=1).T

在numpy 1.9中，argmax在处理布尔值时会短路，所以在这种情况下，使用argmax比使用where或nonzero更好。

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编辑 好吧，上面的解决方案不奏效，但使用argmax的方法仍然很有用：

In [23]: mult = np.product(arr.shape[:-1])

In [24]: np.column_stack(np.unravel_index(arr.shape[-1]*np.arange(mult) +
   ....:                                  arr.argmax(axis=-1).ravel(),
   ....:                                  arr.shape))
Out[24]:
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [1, 0, 2],
       [1, 1, 0],
       [2, 0, 0],
       [2, 1, 0]])

Answer 3

看起来你想用 np.where() 结合 这个答案中的解决方案 来找到独特的行：

b = np.array(np.where(a)).T
#array([[0, 0, 0],
#       [0, 0, 1],
#       [0, 1, 0],
#       [1, 0, 2],
#       [1, 0, 4],
#       [1, 1, 0],
#       [2, 0, 0],
#       [2, 1, 0]], dtype=int64)
c = b[:,:2]
d = np.ascontiguousarray(c).view(np.dtype((np.void, c.dtype.itemsize * c.shape[1])))
_, idx = np.unique(d, return_index=True)

b[idx]
#array([[0, 0, 0],
#       [0, 1, 0],
#       [1, 0, 2],
#       [1, 1, 0],
#       [2, 0, 0],
#       [2, 1, 0]], dtype=int64)