是否有 numpy.where() 的替代方案，不按升序返回列表？

Question

numpy.where() 函数将始终返回按升序排列的列表。我使用它从列表中的值获取索引，这些值在另一个列表中找到，如下所示：

lst = [1, 2, 8, 7, 3, 4, 6, 5]

values = [4, 8]

indices = np.where(np.isin(lst, values))

输出是

[2,5]

而不是预期的

[5,2]

。

问题是我需要它按照找到值的顺序返回索引。因此，在我的示例中，4 是第一个值，因此与其对应的索引 (5) 应位于输出中的第一个值，但事实并非如此。 numpy.where() 函数是否有替代方法来保持顺序而不是对其进行排序？我可以简单地使用一些 for 循环和基本索引来解决这个问题，但速度非常重要，因为这是我用于神经网络的自定义 2d Max Pool 函数的一部分。

Answer 1

您的代码很可能没有按照您的想法行事。

np.isin(lst, values)

返回布尔数组：

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

因此，

np.where(np.isin(lst, values))

仅计算数组中的

False

/

True

（即不匹配/匹配的数量），这完全独立于

4

和

8

在中找到的顺序数组。

事实上，您可以按照自己想要的方式随机排列输入列表，结果始终是

[5, 2]

。