如何获得掩码，反转 numpy.flatnonzero？

Question

给定一个任意的一维掩码：

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)

我们可以获得一个使用True元素的数组：masknp.flatnonzero

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

但是现在我如何扭转这个过程并从_2面具变成面具？

Answer 1

创建一个全假掩码，然后使用 numpy 的索引数组功能True为掩码分配条目。

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)

正如预期的那样，_5 == _2：

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