使用numpy.where查找二维数组索引时遭遇TypeError问题求助

错误原因 #

你定义的Data是Python原生列表，不是numpy数组，[:,0]是numpy专属的切片语法，原生列表不支持这种元组形式的索引，所以会抛出TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple错误。

两种解决方法 #

方法一：转成numpy数组处理 #

先把原生列表转换成numpy数组，就能正常使用numpy的索引和np.where函数了：

import numpy as np
Data = [[0, 1], [0.075, 1], [0.1, 1], [0.11, 1], [0.125, 1]]
# 转换成numpy数组
np_data = np.array(Data)
# 查找第一列等于0.1的索引
print(np.where(np_data[:, 0] == 0.1))

注意：浮点数存在精度问题，如果0.1是计算生成的，建议用np.isclose替代==，避免因精度误差找不到结果：

print(np.where(np.isclose(np_data[:, 0], 0.1)))

方法二：纯Python列表处理（无需numpy） #

如果不想依赖numpy，直接用列表推导式+enumerate遍历即可：

Data = [[0, 1], [0.075, 1], [0.1, 1], [0.11, 1], [0.125, 1]]
# 收集符合条件的索引
indices = [i for i, row in enumerate(Data) if row[0] == 0.1]
print(indices)

同样，考虑浮点数精度的话，可以改成：

indices = [i for i, row in enumerate(Data) if abs(row[0] - 0.1) < 1e-9]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vinc00