如何查找一维数组在二维Numpy数组中的行索引

给定二维Numpy数组：

import numpy as np
A = np.array([[6, 9, 6],
              [1, 1, 2],
              [8, 7, 3]])

目标一维数组为 [1, 1, 2]，以下是几种查找其对应行索引的方法：

方法一：利用Numpy内置函数（推荐） #

通过np.where结合行维度的全匹配判断，一步获取索引：

target_row = np.array([1, 1, 2])
# 逐行判断是否与目标数组完全匹配
match_rows = (A == target_row).all(axis=1)
# 获取匹配行的索引
indices = np.where(match_rows)[0]
print(indices)  # 输出: [1]

• (A == target_row)生成布尔数组，标记每个位置的匹配状态
• .all(axis=1)确保整行所有元素都匹配时才返回True
• np.where提取布尔数组中True对应的索引位置

方法二：遍历数组逐行比较 #

如果需要更直观的逻辑，可以手动遍历每行进行比较：

target_row = np.array([1, 1, 2])
for idx, row in enumerate(A):
    if np.array_equal(row, target_row):
        print(idx)  # 输出: 1
        break

• enumerate同时获取行索引和行内容
• np.array_equal用于判断两个数组是否完全相等

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Black Beard 53