如何获取一个布尔矩阵中True所对应的行列索引
时间: 2024-03-10 15:51:25 浏览: 18
可以使用numpy库中的函数`np.argwhere()`来获取一个布尔矩阵中True所对应的行列索引。该函数返回一个二维数组,其中每个子数组表示一个True值的索引,子数组的第一个元素是行索引,第二个元素是列索引。例如,对于以下布尔矩阵:
```
[[ True False False]
[False True False]
[False False True]]
```
可以使用`np.argwhere()`函数来获取True值所对应的索引:
```python
import numpy as np
bool_matrix = np.array([[True, False, False], [False, True, False], [False, False, True]])
true_indexes = np.argwhere(bool_matrix)
print(true_indexes)
```
输出结果为:
```
[[0 0]
[1 1]
[2 2]]
```
其中,第一行表示第一个True值所在的行列索引,第二行表示第二个True值所在的行列索引,以此类推。
相关问题
python 矩阵索引是一个bool矩阵
是的,Python中可以使用布尔矩阵来进行矩阵索引操作。布尔矩阵是一个与待索引矩阵形状相同的矩阵,元素值为True或False,用于指示哪些元素需要被索引。
例如,假设有一个矩阵A和一个布尔矩阵B,我们可以使用布尔矩阵B来索引矩阵A,获取符合条件的元素。具体操作可以使用NumPy库中的布尔索引功能来实现。
以下是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
B = np.array([[True, False, True],
[False, True, False],
[True, False, True]])
result = A[B] # 使用布尔矩阵B索引矩阵A
print(result)
```
输出结果为:
```
[1 3 5 7 9]
```
在上述示例中,布尔矩阵B中为True的位置对应的A矩阵中的元素被提取出来,形成一个一维数组作为结果输出。
在一个矩阵中查找与另外一个矩阵完全相同的行的索引
可以使用numpy库来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 将要查找的矩阵和目标矩阵转换为numpy数组
2. 使用np.all()函数比较两个矩阵的每一行是否完全相同,生成一个布尔型的数组
3. 使用np.where()函数获取布尔型数组中为True的元素下标,即为目标矩阵中与要查找的矩阵完全相同的行的索引。
以下是示例代码:
```python
import numpy as np
# 要查找的矩阵
search_matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
# 目标矩阵
target_matrix = [[4, 5, 6],
[1, 2, 3],
[7, 8, 9]]
# 将两个矩阵转换为numpy数组
search_array = np.array(search_matrix)
target_array = np.array(target_matrix)
# 比较两个矩阵的每一行是否完全相同,生成一个布尔型的数组
bool_array = np.all(search_array == target_array[:, np.newaxis], axis=2)
# 获取布尔型数组中为True的元素下标,即为目标矩阵中与要查找的矩阵完全相同的行的索引
index = np.where(bool_array)[1]
print(index) # 输出结果为 [1]
```
在上面的示例代码中,目标矩阵中与要查找的矩阵完全相同的行的索引为1,即为第二行。