如何使用掩码将元素和索引放入原始数组

Question

我试图从元素匹配的两个数组中获取元素和索引。我认为我想得太多了，但我已经尝试了where函数和交集，但无法让它工作。我的实际阵列要长得多，但这里有两个简单的阵列来演示我想要的：

import numpy as np

arr1 = np.array([0.00, 0.016, 0.033, 0.050, 0.067])
arr2 = np.array([0.016, 0.033, 0.050, 0.067, 0.083])

ind = np.intersect1d(np.where(arr1 >= 0.01), np.where(arr2 >= 0.01))

打印ind显示array([1, 2, 3, 4])。从技术上讲，我需要来自arr1的元素1, 2, 3, 4和来自arr2的元素0, 1, 2, 3，这将给出两个数组中匹配的元素0.016, 0.033, 0.050, 0.067

Answer 1

np.where将类似arr1 >= 0.01的布尔掩码转换为索引。您可以直接使用遮罩进行选择，但它不是可逆的。您需要反转索引，因为您希望与原始阵列相交，而不是与选择相交。确保设置return_indices=True以从intersect1d获取索引：

index1 = np.nonzero(arr1 >= 0.01)
index2 = np.nonzero(arr2 >= 0.01)
selection1 = arr1[index1]
selection2 = arr2[index1]

elements, ind1, ind2 = np.intersect1d(selection1, selection2, return_indices=True)

index1 = index1[ind1]
index2 = index2[ind2]

当您直接从交叉点获取elements时，索引ind1和ind2正在引用屏蔽的选择。因为index1是selection1中每个元素的原始索引，所以index1[ind1]将ind1转换回arr1参考帧

你原来的表情其实毫无意义。您正在与满足条件的每个数组中的索引相交。这与这些索引的值无关（根本不需要匹配）。看似正确的结果纯粹是基于偶然阵列构造的巧合