Come trasformare un array booleano nell'array indice in numpy

Question

Esiste un meccanismo Numpy efficiente per recuperare gli indici interi delle posizioni in un array in base a una condizione vera rispetto all'array maschera booleano?

Ad esempio:

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] 

In questo caso, mi piacerebbe conoscere gli indici di imask dove mask[i]==True. È possibile generare questi senza loop?

Answer 1

Un'altra opzione:

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

che è la stessa cosa di numpy.where(mask==True).

Answer 2

Dovresti essere in grado di utilizzare numpy.nonzero() per trovare queste informazioni.

Answer 3

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]),) 

Ora riformulare questo tipo:

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

Answer 4

Se si preferisce la indicizzatore modo, è possibile convertire la vostra lista booleana a matrice NumPy:

print x[nd.array(mask)]