条件となる配列と同じ配列部分をスライスする方法

Question

言葉で説明するのが難しいので，具体例を示しながら質問したいと思います．

例えば，次のような numpy の一次元配列があったとします．（区切りを分かりやすくするため，要素間に","を入れています）
a = [0, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 3, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 3, 1, 2, 3, 1, 0]

この配列の中で，[2, 3, 1, 0] という順番で数値が並んでいるインデックスを探すメソッドはあるでしょうか？

自分のイメージでは，
b = np.where(a[i:i + 4] = [2, 3, 1, 0])
といった感じでコードを書くと，b の中身が
b = [[6, 7, 8, 9][16, 17, 18, 19]]
となるようなメソッドがあったら嬉しいなと思っております．

よろしくお願い致します．

Answer 1

その様なメソッドは思い当たらないので愚直に。。。

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 3, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 3, 1, 2, 3, 1, 0])
c = [2, 3, 1, 0]

b = [
  [*range(i, i+len(c))] for i in range(len(a)-len(c)+1)
  if (a[[*range(i, i+len(c))]] == c).all()]

print(b)

#
[[6, 7, 8, 9], [16, 17, 18, 19]]

Comments

[T.T_21]

本当にありがとうございます！！！
簡潔ですごい分かりやすいです！
使わせていただきます！

[melian]

ベストアンサーに選んでいただき、どうもありがとうございます。ただ、私が知らないだけで実は適切なメソッドが Numpy にあったりするのかもしれません。

[T.T_21]

とんでもございません，早急な回答ホントにありがとうございました！
確かに，もう少し深く調べてみたらそういったメソッドがあるかもしれないので，もうちょっと詳しく調べつつ，見つかるまではこのコードを使わせていただこうと思います！

Answer 2

aが一般的なNumPy配列であれば、sliding_window_view()関数を使うのが最も簡単かと思われます。

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 3, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 3, 1, 2, 3, 1, 0])
c = [2, 3, 1, 0]

idx, = (np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(a, len(c)) == c).all(1).nonzero()
b = idx[:, None] + np.arange(len(c))

また、以下は畳み込み関数を使った、（numba以外で）一番処理速度が高速な方法です。

d = (max(c) + 1) ** np.arange(len(c))
idx, = (np.correlate(a, d) == (c * d).sum()).nonzero()
b = idx[:, None] + np.arange(len(c))

NumPyを使わない方法も書いておきます。

b = [[*range(idx, idx+len(c))]
     for idx, l in enumerate(zip(*[a[slice(i, None)] for i in range(len(c))]))
     if l == tuple(c)]