如何获得掩码，反转 numpy.flatnonzero？答案

【问题标题】：How do I obtain a mask, reversing numpy.flatnonzero?如何获得掩码，反转 numpy.flatnonzero？
【发布时间】：2015-08-13 21:35:15
【问题描述】：

给定一个任意一维掩码：

In [1]: import numpy as np
   ...: mask = np.array(np.random.random_integers(0,1,20), dtype=bool)
   ...: mask
Out[1]: 
array([ True, False,  True, False, False,  True, False,  True,  True,
       False,  True, False,  True, False, False,  True,  True, False,
        True,  True], dtype=bool)

我们可以使用np.flatnonzero获取mask的True元素的数组：

In[2]: np.flatnonzero(mask)
Out[2]: array([ 0,  2,  5,  7,  8, 10, 12, 15, 16, 18, 19], dtype=int64)

但是现在我该如何扭转这个过程并从 _2 转到掩码？

【问题讨论】：

标签： python numpy ipython

【解决方案1】：

创建一个全假掩码，然后使用 numpy 的 index array functionality 为掩码分配 True 条目。

In[3]: new_mask = np.zeros(20, dtype=bool)
  ...: new_mask
Out[3]: 
array([False, False, False, False, False, False, False, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False, False, False,
       False, False], dtype=bool)

In[4]: new_mask[_2] = True
  ...: new_mask
Out[4]: 
array([ True, False,  True, False, False,  True, False,  True,  True,
       False,  True, False,  True, False, False,  True,  True, False,
        True,  True], dtype=bool)

作为检查，我们看到：

In[5]: np.flatnonzero(new_mask)
Out[5]: array([ 0,  2,  5,  7,  8, 10, 12, 15, 16, 18, 19], dtype=int64)

正如所料，_5 == _2：

In[6]: np.all(_5 == _2)
Out[6]: True

【讨论】：

这感觉像是（稍微）更快的方法。也更直观一点。

【解决方案2】：

你可以使用np.bincount:

In [304]: mask = np.random.binomial(1, 0.5, size=10).astype(bool); mask
Out[304]: array([ True,  True, False,  True, False, False, False,  True, False,  True], dtype=bool)

In [305]: idx = np.flatnonzero(mask); idx
Out[305]: array([0, 1, 3, 7, 9])

In [306]: np.bincount(idx, minlength=len(mask)).astype(bool)
Out[306]: array([ True,  True, False,  True, False, False, False,  True, False,  True], dtype=bool)

【讨论】：