Python | 分离真值和假值索引

在Python中，我们可能需要对包含True或False值的数组或列表进行操作。在这种情况下，我们需要将所有的True或False值分离成一个列表，一个数组或两个分离的列表。

Python提供了几种方法来达到这个目的。

使用numpy库

我们可以使用numpy库中的nonzero函数来分离真值和假值索引。

import numpy as np

# 创建包含True和False值的示例数组
arr = np.array([True, False, True, False, False, True, True])

# 分离索引
true_values = np.nonzero(arr)[0]
false_values = np.nonzero(~arr)[0]

print('True values:', true_values)
print('False values:', false_values)

输出:

True values: [0 2 5 6]
False values: [1 3 4]

在上面的代码中，非零函数返回一个包含索引的元组，因此我们需要使用[0]来获取只包含索引的数组。我们还使用~运算符将True和False值反转，以获取假值索引。

使用列表推导式

我们也可以使用Python中的列表推导式来分离真值和假值索引。

# 创建包含True和False值的示例列表
data = [True, False, True, False, False, True, True]

# 分离索引
true_values = [i for i, x in enumerate(data) if x]
false_values = [i for i, x in enumerate(data) if not x]

print('True values:', true_values)
print('False values:', false_values)

输出:

True values: [0, 2, 5, 6]
False values: [1, 3, 4]

在上面的代码中，我们使用enumerate函数获取每个元素的索引，并使用一个简单的if语句来过滤True或False值。

使用numpy库的where函数

numpy库的where函数和nonzero函数类似，它也可以帮助我们获取真值和假值索引。

# 创建包含True和False值的示例数组
arr = np.array([True, False, True, False, False, True, True])

# 分离索引
true_values = np.where(arr)[0]
false_values = np.where(~arr)[0]

print('True values:', true_values)
print('False values:', false_values)

输出:

True values: [0 2 5 6]
False values: [1 3 4]

总结

Python中有很多方法可以分离真值和假值索引。我们可以使用numpy库的nonzero函数或where函数，也可以使用Python中的列表推导式。选择哪一个方法取决于具体情况，例如数据类型、数组或列表大小等。

无论使用哪种方法，理解如何分离真值和假值索引都是很有用的，因为这使我们更容易处理包含True和False值的数据。