Python Numpy：条件搜索排序

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

中的值，其中

I1==1

我想找到

X0

中的索引，其中

（I0==1）和（X0对应元素的索引为

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

所以

另一方面，我强烈建议将
I*
数组设置为布尔值。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]

我认为这并不是毫无关系的，因为你所建议的只有在
I0
是布尔值的情况下才有效。此外，还有一些numpy函数（
where
，
nonzero
，
flatnonzero
）@Paul.Updated。这是我的错误。这些函数会生成更多临时数组，我建议OP可以部分避免
I0 = np.array([True, False, False, False, True, False, False, True])

X0[I0]