如何获取np.diff()生成的布尔数组对应的实际差值及元素位置

嘿，这两个需求其实都很容易实现，我给你一步步拆解：

首先，咱们先明确基础操作：先计算出数组的差值数组，再生成对应的布尔数组。先看示例代码：

import numpy as np

# 示例数组
arr = np.array([1, 2, 4, 5, 7])
# 计算后一个元素减前一个元素的差值
diffs = np.diff(arr)
# 判断差值是否大于1的布尔数组
bool_arr = diffs > 1

这里diffs是array([1, 2, 1, 2])，bool_arr是array([False, True, False, True])，接下来处理你的两个需求：

一、获取布尔数组每个元素对应的实际差值 #

其实diffs本身就是和bool_arr一一对应的差值数组，每个位置的元素正好对应bool_arr中True/False的实际差值。如果需要把True和False对应的差值分别存入单独数组，直接用布尔索引就行：

# 获取所有True对应的差值
true_diffs = diffs[bool_arr]
# 获取所有False对应的差值
false_diffs = diffs[~bool_arr]

运行后true_diffs是array([2, 2])，false_diffs是array([1, 1])，完全符合需求～

二、获取布尔值在数组中的位置 #

用np.where()就能轻松拿到索引位置：

# 获取所有True的索引位置（对应diffs数组的索引）
true_indices = np.where(bool_arr)[0]
# 获取所有False的索引位置
false_indices = np.where(~bool_arr)[0]

这里的索引是相对于差值数组diffs的，比如true_indices是array([1, 3])，对应diffs中第1和第3个元素（也就是原数组中arr[2]-arr[1]和arr[4]-arr[3]的差值）。如果需要对应原数组的起始位置（比如差值是arr[i+1]-arr[i]，这里的i就是原数组的索引），这个索引和true_indices是完全一致的，直接用就行。

为什么你之前的写法没成功？ #

你尝试的array[array>1]是直接对原数组操作，但咱们的布尔数组是基于差值数组生成的，所以得用差值数组diffs来做布尔索引，而不是原数组哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nukenine