我有一个netCDF4数据集代表同一维度的多个矩阵（551,146），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蒙面数组。
给定lon / lat元组(A, B)，我想得到值lon, lat匹配的矩阵索引（A）和值M1在B中匹配。
我以为我可以代表指数：
M2和两个形状相同的矩阵，其中一个将所有值设置为lon_idx, lat_idx = np.mgrid[:lon.shape[0], :lon.shape[1]]
，另一个将所有值设置为A。
然后我希望以某种方式组合这些矩阵，最后得到一组B，lon索引，其值匹配。
在numpy中这样做的惯用方法是什么？
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感谢＃python @freenode上的SnoopJeDi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]])