如何获取一维NumPy数组各元素索引？需实现元素与索引相乘

嘿，你这个思路其实已经踩中NumPy里处理这类需求的惯用方法啦！

你用到的x * np.arange(np.size(x))就是NumPy中实现“元素乘自身索引”的最常用方式，完全符合惯用写法，原因如下：

• 高效简洁：np.arange()会快速生成和输入数组长度完全一致的索引序列，配合NumPy的广播机制，直接就能完成元素级的乘法运算，不需要写循环，性能拉满。
• 无场景限制：不管数组里有没有重复元素，这个方法都能精准对应每个元素的位置索引——完美避开了你提到的np.where()的局限性，毕竟np.where()是用来根据值条件筛选索引的，当元素值重复时，它根本没办法一次性拿到所有元素各自的索引。

示例代码 #

import numpy as np

# 测试用的一维数组（包含重复元素）
x = np.array([2, 5, 2, 7, 9])
# 元素与索引相乘的运算
result = x * np.arange(x.size)
print(result)  # 输出: [ 0  5  4 21 36]

另外补充个小细节：如果你的数组确定是一维的，用np.arange(x.shape[0])代替np.arange(np.size(x))也完全可行，两者效果一致，都是生成从0开始的连续索引序列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Komov