Numpy非零/ flatnonzero指數順序; 布爾索引中返回元素的順序

Question

我想知道numpy.nonzero / numpy.flatnonzero返回的索引的順序。

我在文檔中找不到任何關於它的內容。 它只是說：

A[nonzero(flag)] == A[flag]

雖然在大多數情況下這已足夠，但有些時候需要一個排序的索引列表。 是否保證返回的索引在1-D的情況下排序，或者我需要明確地對它們進行排序？ （類似的問題是簡單地通過選擇一個布爾數組（A [flag]）返回的元素的順序，根據文檔必須相同。）

示例：查找標志中True元素之間的“間隙”：

flag=np.array([True,False,False,True],dtype=bool)
iflag=flatnonzero(flag)
gaps= iflag[1:] - iflag[:-1]

謝謝。

Answer 1

給定帶有整數的高級（或“花式”）索引的規范， A[nonzero(flag)] == A[flag]的保證也保證了值在1-d中從低到高排序。案件。 但是，在更高的維度中，結果（雖然“已排序”）具有與您預期不同的結構。

簡而言之，給定一個整數ind的一維數組和一個要索引的一維數組x ，我們為ind定義的所有有效i都有以下內容：

result[i] = x[ind[i]]

result采用ind的形狀，並包含由ind指示的索引處的x值。 這意味着我們可以推斷，如果x[flag]保持了原來的順序x ，並且如果x[nonzero(flag)]是相同的x[flag] ，然后nonzero(flag)必須始終產生以排序的順序索引。

唯一的問題是，對於多維數組，索引存儲為每個被索引的維度的不同數組。 換句話說，

x[array([0, 1, 2]), array([0, 0, 0])]

等於

array([x[0, 0], x[1, 0], x[2, 0]])

值仍然是排序的，但每個維度都會分解為自己的數組。 （你可以通過播放來做有趣的事情;但這超出了這個答案的范圍。）

這種推理的唯一問題是 - 令我驚訝的是 - 我找不到一個明確的語句來保證布爾索引保留數組的原始順序。 盡管如此，我從經驗中確信它確實如此。 更一般地說，讓x[[True, True, True]]返回x的反轉版本是令人難以置信的反常 。