如何在numpy中将布尔数组转换为索引数组 [英] How to turn a boolean array into index array in numpy

问题描述

是否有一种高效的 Numpy 机制可以根据条件为真而不是布尔掩码数组来检索数组中位置的整数索引?

Is there an efficient Numpy mechanism to retrieve the integer indexes of locations in an array based on a condition is true as opposed to the Boolean mask array?

例如:

x=np.array([range(100,1,-1)])
#generate a mask to find all values that are a power of 2
mask=x&(x-1)==0
#This will tell me those values
print x[mask]

在这种情况下，我想知道mask 的索引i，其中mask[i]==True.是否可以在不循环的情况下生成这些?

In this case, I'd like to know the indexes i of mask where mask[i]==True. Is it possible to generate these without looping?

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另一种选择:

In [13]: numpy.where(mask)
Out[13]: (array([36, 68, 84, 92, 96, 98]),)

这与 numpy.where(mask==True) 相同.

这篇关于如何在numpy中将布尔数组转换为索引数组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！