Numpyのbool値と整数型の取り扱いの違い

Question

bool値を用いてNumpyのarrayを表現しました。

ar = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
bool1 = numpy.array([True, False, True, False,True, False, True, False, True, False])
print(ar[bool1])
#[1 3 5 7 9]

またpythonにおいてTrue、Falseは1、0と等価である。

print(True == 1) #True
print(False == 0) #True

よって整数型を用いて同じようにarrayを表現する

int1 = bool1.astype(int)
print(int1) #[1 0 1 0 1 0 1 0 1 0]

print(ar[int1])
#[2 1 2 1 2 1 2 1 2 1]

このように整数型を用いるとbool値とは異なる配列を返します。
整数型では元の配列の1番目と2番目を繰り返す配列を返ってきました。

なぜこのような違いが生まれるのでしょうか。

Answer 1

Pythonでも真偽値型と整数型は区別されます。

なぜこのような違いが生まれるのでしょうか。

以下に記載されているとおり、与えらえたarrayの型(dtype)の違いによって、それぞれ異なるindexingが実行されるからです。

Boolean array indexing
Integer array indexing

import numpy as np

print(type(True))   # <class 'bool'>
print(type(1))      # <class 'int'>

a = np.array([1,2,3,4])

ar_b = np.array([False, True, False, True])
ar_i = np.array([0,1,0,1])

print(ar_b.dtype) # bool
print(ar_i.dtype) # int32

print( a[ar_b]) # [2 4]
print( a[ar_i]) # [1 2 1 2]

Answer 2

bool1 = numpy.array([True, False, True, False,True, False, True, False, True, False])
int1 = bool1.astype(int)
print(int1) #[1 0 1 0 1 0 1 0 1 0]

Trueは1、Falseは0なので、int にキャストしたら、こうなるのは大丈夫ですかね？

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次にこちらですが、「True、Falseは1、0と等価である」という話は関係ありません。

print(ar[int1])

これは、int1 = [1 0 1 0 1 0 1 0 1 0] より、以下と同じです。

print(ar[[1 0 1 0 1 0 1 0 1 0]])

これは fancy indexing という numpy の機能で、インデックスの配列を渡すと、そのインデックスの値で配列を構成して返します。
なので、インデックス1とインデックス0の値が繰り返した配列が結果として得られます。