Numpy：如何用where()获取元组数组中指定元组的索引

• 你对numpy.all(axis=1)的理解完全正确：
  执行a == (1, 2)得到的是2维布尔数组，numpy.all(axis=1)会对每行元素做逻辑与运算，最终生成形状为(3,)的一维布尔数组，对应结果是array([False, True, False])，这一步的行为符合预期。

• 为什么numpy.where的返回需要用b[0][0]才能拿到目标索引？
  因为numpy.where的返回值是一个元组，元组中的每个元素对应输入数组某一维度的匹配索引集合。针对一维的布尔数组输入，返回的元组里仅包含一个元素——存储匹配索引的一维数组，所以你得到的b实际结构是(array([1]),)，而非单独的数组。
  因此必须先通过b[0]取出这个一维索引数组，再用[0]提取其中的单个索引值。

• 简化索引获取的写法：
  如果你能确定目标元组在数组中仅有一个匹配项，可以用更简洁的方式获取索引：

  import numpy as np
  
  a = np.array([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
  # 方式1：使用argwhere
  idx = np.argwhere(np.all(a == (1, 2), axis=1))[0][0]
  # 方式2：使用flatnonzero
  idx = np.flatnonzero(np.all(a == (1, 2), axis=1))[0]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas Slade