如何以相反的顺序获取 NumPy 多维数组的索引？

在本文中，我们将看到如何以相反的顺序获取 NumPy 多维数组的索引。

方法

• 首先，我们导入 NumPy 库并初始化必要的参数，其中包括我们需要处理的矩阵和其他必需的参数。
• 现在我们将遍历每一行，翻转它并以相反的顺序在每一行中找到所需元素的索引，并将其存储在我们创建的列表（结果）中。
• 现在我们从数组中行的反向获取了所有索引。我们现在需要转换适合从左到右读取的索引，因此，我们减去每个索引所在行的长度，并进一步将其减一，以使我们的数组适合零索引。

Final Index= Total Elements In Rows – Current Index-1 

例子：

Input:

[[1,2,3,4,2],

[2,3,4,1,5],

[2,2,4,3,2],

[1,3,4,2,4]]

Output:

[4 0 4 3]

Explanation: In the above example,  we are trying to find the first occurrence indexing of ‘2’ in reverse order and we had 5 elements in each row and after backward indexing we get an array like [0, 4, 0, 1] now using our formula above.

final_list[0] => Total Elements In Rows – Current Index- 1 => 5-0-1 =>4

final_list[1] => Total Elements In Rows – Current Index- 1 => 5-4-1 =>0

final_list[2] => Total Elements In Rows – Current Index- 1 => 5-0-1 =>4

final_list[3] => Total Elements In Rows – Current Index- 1 => 5-1-1 =>3

示例 1：

Python3

#import Modules
import numpy as np
  
# initialize parameters
x = np.array([[1, 2, 3, 4, 2],
              [2, 3, 4, 1, 5],
              [2, 2, 4, 3, 2],
              [1, 3, 4, 2, 4]])  
num_cols = len(x[0])  
result = []  
  
# loop over each row
for row in x:  
    row = np.flip(row)  
    index = np.where(row == 2)  
    result.append(index[0][0])  
  
# get the final indexes
# Store the result as of the initial arrays
final_list = num_cols-np.array(result)-1
  
# print
print(final_list)

输出：

[4 0 4 3]

示例 2：

上述方法也适用于字符串。在下面的示例中，我们试图以相反的顺序找到“Sam”的第一次出现索引。

蟒蛇3

#import Modules
import numpy as np
  
# initialize parameters
x = np.array([["Sam", "John", "Lilly"],
              ["Sam", "Sam", "Kate"],
              ["Jack", "John", "Sam"],
              ["Sam", "Jack", "Rose"]]) 
num_cols = len(x[0]) 
result = [] 
  
# loop over each row
for row in x: 
    row = np.flip(row)  
    index = np.where(row == "Sam")  
    result.append(index[0][0]) 
  
# get the final indexes
# Store the result as of the initial arrays
final_list = num_cols-np.array(result)-1
  
# print
print(final_list)  

输出：

[0 1 2 ]

示例 3：

对于布尔数据，我们有相同的方法，但由于它只有 0 或 1 作为值，我们可以使用 argmax() 它将找到最高值的索引（对于轴 = 1 的每一行）。由于 True 等于 1，False 等于 0，因此它会记录第一个 True 值的索引。

蟒蛇3

# import Modules
import numpy as np
  
# initialize parameters
a = np.array([[True, False, True, True],
              [False, False, True, False],
              [False, True, True, True],
              [True, False, False, True]])
  
reversed_array = a[:, ::-1]
max_val = np.argmax(reversed_array, axis=1)
num_rows = a.shape[1]  
final_list = num_rows-1-max_val  
  
print(final_list)  

输出：

[3 2 3 3]