Python向量化，如何用numpy获取每一行的所有索引

Question

我很难解决这个问题，主要的问题是我正在运行一个模拟，所以对于LOP主要是禁止的，我有一个numpy数组NxN，在这种情况下我的大约是（10000x20）。在

stoploss = 19.9 # condition to apply
monte_carlo_simulation(20,1.08,10000,20) #wich gives me that 10000x20 np array
mask_trues = np.where(np.any((simulation <= stoploss) == True, axis=1)) # boolean mask

我需要一些代码来生成len（10000）的新向量，它返回一个数组，其中包含每行的所有位置，让suposse：

^{pr2}$

同样，主要的问题在于没有使用循环，这要归功于所有的提前。在

Answer 1

简单地说：

list(map(np.where, my_array))

与Kasr'mvd解决方案的性能比较：

^{pr2}$