Comment transformer un tableau booléen en tableau d'index dans numpy

Question

Existe-t-il un mécanisme Numpy efficace pour récupérer les index entiers des emplacements dans un tableau en fonction d'une condition est vraie par opposition au tableau de masque booléen?

Par exemple:

 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]

Dans ce cas, j'aimerais connaître les indices i de mask où mask[i]==True . Est-il possible de les générer sans boucler ?

Answer 1

Une autre option:

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

ce qui est la même chose que numpy.where(mask==True) .

Answer 2

Vous devriez pouvoir utiliser numpy.nonzero() pour trouver ces informations.

Answer 3

Si vous préférez la méthode de l'indexeur , vous pouvez convertir votre liste booléenne en tableau numpy :

 print x[nd.array(mask)]

Answer 4

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]),)

Maintenant reformulez ceci comme :

 x[x&(x-1) == 0]