是否有人知道（常见情况）快于线性的方法来查找数组的布尔属性的端点。
例如numpy.nonzero（a）[0] [ - 1]是（dimension = 0）的最后一个非零元素的索引，同样numpy.nonzero（a）[0] [0]是第一个非零元素的索引。
如果我们知道我们只关心第一个或最后一个元素，那么我们可以使用更少的内存，并且比上面运行“非零”具有更好的公共情况运行时。例如，如果我们坚持线性搜索，我们至少可以从适当的一端开始（向后搜索以找到与条件匹配的最后一个值）。或者我们可以使用二进制搜索（例如，如果中间元素匹配条件，我们不需要检查前半部分以找到它的真实的最后一个元素）。 这似乎很普遍，可能有一个现有的实现，但我没有找到类似的东西。
答案 0 :(得分：7)
您可以使用argmax找到布尔数组的第一个True元素。
a = np.array([False, False, True, True, True])
first_True = a.argmax()
last_True = len(a) - 1 - a[::-1].argmax()
您可以使用argmin来查找False值，这比使用非零值更快，占用的内存更少，但这在a的长度上是线性的。如果你想要比线性更快，你需要知道a是“已排序”，对于一个布尔数组，这意味着你有一个False块，后跟所有True。在这种情况下，您可以使用搜索排序来查找False和true之间的边界：
first_True = a.searchsorted(True, 'left')