>我有一个netCDF4数据集，表示相同维度(551,146(的多个矩阵，一个矩阵(M1(包含经度值，另一个矩阵(M2(包含纬度值。每个矩阵都是一个 numpy 屏蔽数组。
给定一个 lon/lat 元组，(A, B) ，我想得到矩阵索引 ( lon, lat 其中值A在 M1 中匹配，值在M2中匹配B。
我想我可以用以下方法表示指数：
lon_idx, lat_idx = np.mgrid[:lon.shape[0], :lon.shape[1]]
和两个形状相同的矩阵，其中一个将所有值设置为 A，另一个将所有值设置为 B 。
然后我希望以某种方式组合这些矩阵，并最终得到一个lon数组，lat值匹配的索引。
在numpy中执行此操作的惯用方法是什么？
感谢 SnoopJeDi 在 #python @freenode 为我找到了解决方案：
In [58]: np.argwhere((lon == lon[250][145]) & (lat == lat[250][145]))
Out[58]: array([[250, 145]])