python 使用numpy实现从二维数组中找出行（子数组）为特定值的索引

本文主要是介绍python 使用numpy实现从二维数组中找出行（子数组）为特定值的索引，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1.问题描述

想从二维数组中找出某（几）行满足特定值的索引（Find matching rows in 2 dimensional numpy array）举例如下：

　　有数组：a=np.array([[0, 0],[1, 0],[2, 0],[0, 1],[1, 1],[2, 1],[0, 2],[1, 2]])

　　想找到a中[0,1]所在的行索引，即3。

思考：在一维数组中找到某个值（val）的索引号，通过np.where(arr==val)即可满足需求。而在二维数组中直接使用一维数组的方法却不能满足需求，搜索一番后发现stackoverflow上有一个一样的问题，故记录之。

参考：Find matching rows in 2 dimensional numpy array

2.解决办法

a=np.array([[0, 0],[1, 0],[2, 0],[0, 1],[1, 1],[2, 1],[0, 2],[1, 2]])
rowIndex=np.where((a == (0, 1)).all(axis=1))
print('(0,1)在a中的索引为：',rowIndex)

输出如下：

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