Vectorisation Boucle indexation

Bonjour.

A partir d'un tableau 2d, je récupère dans une liste les index de certaines colonnes contenant 1.
Bon le code fonctionne, mais serait 'il possible de " vectoriser " le processus avec Numpy ?

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

import numpy as np   # TABLEAU Lignes // Colonnes lignes = 15 colonnes = 10 # Remplir Tableau(lignes,colonnes) Aleatoirement 0/1 tbl1 = np.random.randint(2, size=(lignes,colonnes)) print tbl1   # Recuperation INDEX Colonne Ayant Valeur 1 col = 1 # Colonne de test index=[] for a in range(lignes): if tbl1[a,col] == 1: index.append(a)   print"======================" print index print"======================" print tbl1[:,col]

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;)

Salut,
Il y a argwhere qui retourne numpy array :

Code:

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1 2 3

idx = np.argwhere([tbl1[:,col]==1]) print idx print list(idx[:,1])

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soit:

Code:

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1 2 3 4 5

[[ 0 1] [ 0 3] [ 0 7] [ 0 13]] [1, 3, 7, 13]

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Hello

Merci __dardanos__ pour la réponse et l'exemple de code.
argwhere intéressante instruction.

Petite Modif sur la version 2.2 python utilisé.

Code:

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1 2 3

idx = np.argwhere(tbl1[0:,col]==1) print idx

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;)