Numpy：条件搜索排序

Question

我有以下数组

I0 = np.array([1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1])
X0 = np.array([1, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8])

I1 = np.array([1, 0, 0, 1, 1, 0, 1])
X1 = np.array([1, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

对于X1 where I1 == 1 中的值，我想在X0 where (I0 == 1) & (X0 <= X1) 中找到索引

indices = np.searchsorted(X0[I0 == 1], X1[I1 == 1], side='right')-1
X0[I0 == 1][indices] # [1, 5, 5, 8]

但不是X0[I0 == 1] 的索引，我想要X0 的索引。

Answer 1

对应元素的索引是

Q0 = np.arange(X0.size)[I0 == 0]

所以

indices = Q0[indices]

另外，我强烈建议您将 I* 数组设为布尔值。例如：

I0 = np.array([True, False, False, False, True, False, False, True])

这将允许您直接使用它进行索引，而无需创建另一个临时数组：

X0[I0]