np.where возвращает пустой массив с массивом numpy - PullRequest
Новая
       7

np.where возвращает пустой массив с массивом numpy

0 голосов
/ 23 июня 2018

У меня есть это: 

import numpy as np

mol= np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27]])
i = np.where(mol == 7)
print(i)

Но это возвращение 

(array([], dtype=int64),)

Кроме того, если я сделаю 

i = np.where(mol == 7)

Это же возвращение

В чем проблема? Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 23 июня 2018

Когда вы создаете массив Numpy с зубчатыми списками, получающийся массив Numpy будет иметь тип dtype object и содержать списки. 

>>> x = np.array([[1], [1,2]])
>>> x
array([list([1]), list([1, 2])], dtype=object)

Вы можете ясно видеть те же результаты с вашим списком ввода: 

array([list([0, 1, 2, 3, 4]), list([5, 6, 7, 8, 9]),
       list([10, 11, 12, 13, 14]), list([15, 16, 17, 18, 19]), list([20]),
       list([21]), list([22]), list([23]), list([24]), list([25]),
       list([26]), list([27])], dtype=object)

Именно поэтому np.where не находит ваши значения, вы не можете искать списки, используя np.where. Сравните это с не зубчатым массивом, который не содержит lists: 

x = np.arange(28).reshape(7, -1)

In [21]: np.where(x==7)
Out[21]: (array([1]), array([3]))

Если вы хотите обойти это, вы можете либо , а не использовать неровные массивы, которые в любом случае обычно доставляют неудобства, либо вы можете дополнить свой массив чем-то вроде -1: 

top = max([len(i) for i in mol])
mol = np.asarray([np.pad(i, (0, top-len(i)), 'constant', constant_values=-1) for i in mol])

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19],
       [20, -1, -1, -1, -1],
       [21, -1, -1, -1, -1],
       [22, -1, -1, -1, -1],
       [23, -1, -1, -1, -1],
       [24, -1, -1, -1, -1],
       [25, -1, -1, -1, -1],
       [26, -1, -1, -1, -1],
       [27, -1, -1, -1, -1]])

Что позволит вам снова использовать np.where

In [40]: np.where(mol==7)
Out[40]: (array([1]), array([2]))
...