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我想在 X0 中找到索引其中 (I0 == 1) & (X0 <= X1)
indices = np.searchsorted(X0[I0 == 1], X1[I1 == 1], side='right')-1
X0[I0 == 1][indices] # [1, 5, 5, 8]
但不是索引到 X0[I0 == 1]我想要索引到 X0 .
最佳答案
对应元素的索引为
Q0 = np.arange(X0.size)[I0 == 0]
所以
indices = Q0[indices]
顺便说一句，我强烈建议您将 I* 数组设置为 bool 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]
关于python - Numpy:条件搜索排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56162683/