最近將matlab的代碼遷移到python，雖然有了numpy這個好用的工具，但是因爲索引的關係還是很煩。其中matlab find()函數轉換成np.where()函數就遇到了一些麻煩。
一、我們先來看看一維矩陣的對比
1、matlab——
總結：可以看到在處理一維矩陣時，當find不到要找的值，返回的就是空；當find到了，返回的就是起點爲1的索引；
2、python——
總結：可以看到在處理一維矩陣時，當np.where()不到要找的值，返回的還是一個元組，不過這個元組的第一個元素爲空；當np.where()到了，返回的元組的第一個元素，就是起點爲0的索引；
二、查看各自返回值的length對比
1、matlab——
總結：find([1,2,3]==value)函數返回的長度，就是矩陣中==value的個數
2、python——
總結：np.where()返回的是一個元組。可以看到np.where([1,2,3]==value)返回的長度，都是1。即使沒有找到value，元組的第一個元素爲空，元組自身的長度也是1，這點要特別注意！
那麼如何真正的拿到矩陣中對應元素的個數呢？
可以用
len(np.where([1,2,3]==value)[0])
np.where()[0] 表示行的索引，
np.where()[1] 則表示列的索引
三、查看二維矩陣的對比
1、matlab——
總結：可以看到，matlab的find函數的策略是從：第1列由上而下，第2列由上而下…的索引，而且是打平了的索引，不是座標
2、python——
即二維座標：(1,0)
即二維座標：(0,2)
總結：可以看到，np.where實際上返回的是座標，並且可作爲索引去再找出矩陣a的對應值
參考：
《numpy.where()函數 二維矩陣返回值的解釋》
《Python vs Matlab—— find 與 np.where》
《numpy.where() 2種用法》