ブールマスク配列とは対照的に、条件に基づいて配列内の位置の整数インデックスを取得する効率的なNumpyメカニズムはありますか？例えばブール配列をnumpyでインデックス配列にする方法
は：
この場合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]
、私はimaskmask[i]==Trueのインデックスを知っているように思います。ループなしでこれらを生成することは可能ですか？
別のオプション：
In [13]: numpy.where(mask)
Out[13]: (array([36, 68, 84, 92, 96, 98]),)
numpy.where(mask==True)と同じものです。
numpy.nonzero()を使用してこの情報を見つけることができます。
使用numpy.nonzero（） [0] そうしないと、2つの配列が得られます。インデックスを持つものと値を持つもの。索引を使用して続行する場合は、これは簡単です。それはあなたにインデックスを持つ配列を与えるだけです。 –
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]),)
さて、このように言い直す：あなたはインデクサ方法を好む
x[x&(x-1) == 0]
場合は、numpyの配列にあなたのブール・リストに変換することができます：
print x[nd.array(mask)]
同様に、常に1次元の配列がある場合は、 'numpy.flatnonzero（mask）' – christianbrodbeck