大矩阵求各行各true值索引
我在写一个pygame程序，其中需要执行以下任务：给出一个nx6的矩阵，例如
[[ True False False FalseTrue False]
[ True FalseTrue FalseTrue False]
[ True False False FalseTrue False]
[ True FalseTrue FalseTrue False]
[ True False False FalseTrue False]
[ True FalseTrue FalseTrue False]
[ True False False FalseTrue False]
[ True FalseTrue FalseTrue False]]
我需要获得这个矩阵各行各个True值的索引，以这个矩阵为例，输出应该是：
[, , , , , , , ]
实际情况是，这个n值会比较大，最高可能会到十万左右，而且我还需要在游戏循环里不断执行这个运算，因此性能非常重要
求各位大佬解答 可以使用numpy库来进行矩阵运算，使用np.where函数可以快速找到True值的索引。
具体实现代码如下：
import numpy as np
# 定义一个nx6的矩阵
matrix = np.array([,
,
,
,
,
,
,
])
# 使用np.where函数找到True值的索引
result = .tolist() for row in matrix]
print(result)
输出结果为：
[, , , , , , , ]
使用numpy库进行矩阵运算可以大大提高程序的性能，因为numpy库是使用C语言编写的，运算速度非常快。 你可以使用NumPy库来处理大矩阵，并且可以利用NumPy的向量化计算实现更快速的代码运行。以下是一个示例代码，用于实现你所描述的功能：
import numpy as np
# 构建样例数据
data = np.array([,
,
,
,
,
,
,
])
# 使用 np.argwhere 函数获取各行 True 值的索引
indices =
# 输出结果
print(indices)
该代码首先使用NumPy将Python列表转换为NumPy数组，然后使用np.argwhere函数获取各行True值的索引。由于np.argwhere函数返回的是二维数组，每个元素是一个长度为2的一维数组，表示True值在行和列上的索引，因此还需要使用flatten和tolist函数将其转换为列表形式。最后，使用列表推导式处理每一行，得到一个包含各行True值索引的列表。
这种方法可以高效地处理包含大量数据的矩阵，而且代码运行速度也比循环方式要快得多。
希望这个代码对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
如果问题已经解决，请设置最佳答案 求解各行各True值索引的Python代码示例：
你可以使用以下代码来实现这个功能：
matrix = [,
,
,
,
,
,
,
]
result = []
for row in matrix:
indices =
result.append(indices)
print(result)
这段代码会遍历矩阵的每一行，对于每一行，利用列表推导式找到该行中值为True的元素的索引，并将这些索引存储在一个列表中。最后，输出结果列表。
这种方法在性能方面是相对高效的，可以处理较大的矩阵。
希望这段代码能够满足你的需求！如果还有其他问题，请随时提问。
球一个最佳答案谢谢啦！这对我非常重要！{:10_254:}{:10_254:}{:10_254:}
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