Numpy nonzero/flatnonzero索引顺序；布尔索引中返回元素的顺序

Question

我想知道numpy.非零/ numpy.FlatNon零. 在

我在文件里找不到任何关于它的东西。上面写着：

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

虽然在大多数情况下，这已经足够了，但是当您需要一个排序的索引列表时，也会有一些索引。它保证返回的索引在一维的情况下被排序，还是我需要显式地排序？（一个类似的问题是通过使用布尔数组（一个[flag]）选择返回的元素的顺序，根据文档，这个数组必须是相同的。）

示例：查找flag中真实元素之间的“间隙”：

^{pr2}$

谢谢。在

Answer 1

给定了advanced (or "fancy") indexing with integers的规范，A[nonzero(flag)] == A[flag]的保证也是在一维情况下，值从低到高排序的保证。然而，在更高的维度中，结果（虽然“已排序”）的结构与您预期的不同。在

简而言之，给定一个一维整数数组ind和一个一维数组x，我们为ind定义了所有有效的i：

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

result采用ind的形状，并在ind表示的索引中包含{}的值。这意味着我们可以推断，如果x[flag]保持x的原始顺序，并且如果x[nonzero(flag)]与{}相同，那么{}必须始终按排序顺序生成索引。在

唯一的问题是，对于多维数组，索引存储为每个被索引维度的不同数组。换句话说

^{pr2}$

等于

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

这些值仍然被排序，但是每个维度被分解成自己的数组。（因此，你可以用广播做一些有趣的事情，但这超出了本文的回答范围。）

这种推理的唯一问题是，令我吃惊的是，我找不到一个明确的语句来保证布尔索引保持数组的原始顺序。尽管如此，从我的经验来看，我很肯定这是真的。更一般地说，让x[[True, True, True]]返回x的一个颠倒的版本是不合理的。在