一直以为使用列表解析会快一点，结果还没有for循环快。。。

import timestart = time.time()
for i in range(1000000):for j in range(100):w = i*jend = time.time()
print('time is %.4f second'%(end-start))

10.8520 second
列表解析

import timestart = time.time()
w = [i*j for i in range(1000000) for j in range(100)]
end = time.time()
print('time is %.4f second'%(end-start))

26.42 second

注意，索引值index函数在array数组中不存在，所以如果首先是数组的话，一定要通过tolist()函数转换，如下：

数组转列表

a=a.tolist()

一维list

a = [2,5,1,7]b = a.index(7)b
Out[76]: 3

二维list

笔者没有找到现存的函数，不过我们可以自己想办法弄出来
列表解析
我们想找到二维中最大的值，可以通过转为list之后然后np.max()找到，但是却不知道这个值的索引在哪里，所以可以通过下面的方法：
比如一开始是a数组，然后变成b list，接着我要先找出5在第一维度的索引，通过列表解析如下（读着可以尝试将[0]去掉）

上面已经找到了5所在的位置，即在x中，然后只要输出x在b的索引和5在x的索引即可

如果只是想知道某个矩阵，比如657的三维矩阵，想知道这个矩阵中的第一百个元素的坐标是什么，则可以使用numpy中的unravel_index函数，见https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.unravel_index.html
里面的例子为：

第一个表示，在7*6的矩阵中，第22,41,37元素的坐标是多少，结果是，第22的坐标为（3,4），第41为（6,5）（即最后一个，注意，是从0开始数）
而如果只想显示一个数的坐标，则是第二个例子

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python找列表list中某个数对应的索引值

数组转列表

一维list

二维list

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