[英]How to efficiently turn a boolean numpy array into threshold boolean array?
[英]How to turn a boolean array into index array in numpy
是否有一个有效的Numpy机制来检索基于条件为true的数组中位置的整数索引,而不是布尔掩码数组?
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
。 是否有可能在没有循环的情况下生成这些?
另外一个选项:
In [13]: numpy.where(mask)
Out[13]: (array([36, 68, 84, 92, 96, 98]),)
这与numpy.where(mask==True)
。
您应该能够使用numpy.nonzero()
来查找此信息。
np.arange(100,1,-1)
array([100, 99, 98, 97, 96, 95, 94, 93, 92, 91, 90, 89, 88,
87, 86, 85, 84, 83, 82, 81, 80, 79, 78, 77, 76, 75,
74, 73, 72, 71, 70, 69, 68, 67, 66, 65, 64, 63, 62,
61, 60, 59, 58, 57, 56, 55, 54, 53, 52, 51, 50, 49,
48, 47, 46, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 37, 36,
35, 34, 33, 32, 31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23,
22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10,
9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2])
x=np.arange(100,1,-1)
np.where(x&(x-1) == 0)
(array([36, 68, 84, 92, 96, 98]),)
现在改为:
x[x&(x-1) == 0]
如果您更喜欢索引器方式,则可以将布尔列表转换为numpy数组:
print x[nd.array(mask)]
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