在 numpy 数组中查找小于 x 的元素的索引答案

【问题标题】：Find indices of the elements smaller than x in a numpy array在 numpy 数组中查找小于 x 的元素的索引
【发布时间】：2017-05-09 14:53:04
【问题描述】：

假设我有一个 numpy 数组，例如：

import numpy as np    
arr = np.array([10,1,2,5,6,2,3,8])

如何提取包含小于 6 的元素索引的数组，得到以下结果：

np.array([1,2,3,5,6])

我想要一些行为类似于 np.nonzero() 但不是测试非零值，而是测试小于 x 的值

【问题讨论】：

应该对元素进行排序吗？或者这只是一个“可能的”结果？
"but instead of testing for nonzero value, it test for value smaller than x"。那么，测试一下？你已经提到了np.nonzero。
以@Divakar 的提示为基础，False 的值计算为零
是的，看了 Psidom 的回答，我觉得有点傻。

【解决方案1】：

您可以在布尔掩码上使用numpy.flatnonzero，并在 a 的扁平化版本中返回非零索引：

np.flatnonzero(arr < 6)
# array([1, 2, 3, 5, 6])

一维数组的另一个选项是numpy.where：

np.where(arr < 6)[0]
# array([1, 2, 3, 5, 6])

【讨论】：

【解决方案2】：

最简单的方法是通过

arr[arr<6]

【讨论】：

【解决方案3】：

我会建议一种更简洁且易于解释的方法：首先，找到条件有效的索引：

>> indices = arr < 6
>> indices
>> [False, True, True, True, False, True, False]

然后，使用索引进行索引：

>> arr[indices]
>> [1, 2, 5, 2, 3]

或在原始数组中找到正确的位置：

>> np.where(indices)[0]
>> [1, 2, 3, 5, 6]

【讨论】：