Python Numpy非零/平坦非零索引顺序；布尔索引中返回元素的顺序

我想知道numpy.nonzero/numpy.flatnonzero返回的索引的顺序

我在文件里找不到关于它的任何东西。它只是说：

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

虽然在大多数情况下，这已经足够了，但当您需要索引的排序列表时，也有一些情况。是否保证在1-D的情况下对返回的索引进行排序，或者我需要显式地对它们进行排序？（一个类似的问题是，只需使用布尔数组（一个[flag]）进行选择即可返回元素的顺序，根据文档，该数组必须相同。）

示例：在flag中查找真实元素之间的“间隙”：

flag=np.array([True,False,False,True],dtype=bool)
iflag=flatnonzero(flag)
gaps= iflag[1:] - iflag[:-1]

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谢谢。

鉴于的规范，保证

A[nonzero（flag）]==A[flag]

也是保证值在一维情况下从低到高排序。但是，在更高的维度中，结果（虽然“排序”）的结构与您预期的不同

简言之，给定要索引的一维整数数组

ind

和一维数组

x

，我们为

ind

定义的所有有效

i

都有以下内容：

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

result

的形状为

ind

，在

ind

指示的索引处包含

x

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

x[flag]

相同，那么

nonzero（flag）

必须始终按排序顺序生成索引

唯一需要注意的是，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

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

等于

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

这些值仍然被排序，但每个维度都被分解成自己的数组。（因此，您可以通过广播做一些有趣的事情；但这超出了本答案的范围。）

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这条推理路线的唯一问题是——令我大吃一惊的是——我找不到一条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，根据我的经验，我非常肯定这是真的。更一般地说，让

x[[True，True，True]]

返回

x

的反向版本是令人难以置信的反常

如果它没有被排序，我会非常惊讶……如果A=[[5,6]，[7,8]，[flag=[[True，True]，[True，False]]，那么[flag]的结果总是看起来是[5,6,7]，即使A是以class='F'顺序创建的。我猜这个顺序实际上是从flatiter继承的，它说“迭代是以C-连续样式完成的，最后一个索引变化最快。”但有人应该确认这一点。我理解整数索引是如何工作的，但在布尔索引和布尔->整数索引转换的情况下，仍然看不到任何顺序的保证。如果A=[5,6,7,8]和flag=[True，False，False，True]，那么什么能保证A[flag]=[5,8]，flatnonzero（flag）=[0,3]，而不是flatnonzero（flag）=[8,5]，而flatnonzero（flag）=[3,0]。似乎我误解了你的问题——它说的是“根据文档，哪一个必须是相同的”，我解释为“这一个必须是相同的[与原文一样的]根据文件”。请参见编辑。