将布尔计算与索引更改相结合，无需列表理解

问：

我正在处理一个问题，该问题涉及细分作为索引存储在三个索引数组中的边，因为该项目需要知道前一个节点、当前节点和下一个节点的信息。

例如，在每条边上细分一组 3 条边，以生成一组 6 条边。

边缘信息最初以两个索引矩阵的形式输入，具有以下几何信息。

Global information matrix (key to index)
<Key>   <Global Location>
"1"            0
"0"            1
"3"            2
"2"            3

numpy矩阵中对应的坐标信息为：

 <Coordinates>
 [[3.0, 0.0, 3.0]
  [0.0, 0.0, 0.0]
  [10.0, 0.0, 0.0]
  [7.0, 0.0, 3.0]

方向连通性 （pt0， pt1） 存储为索引矩阵，

pt0_index = [1 0 3 0]
pt1_index = [0 1 2 3]
pt2_index = [3 0 0 2]

我的第一个问题是，是否有办法分别在键“0”和“0”的 pt2 索引和 pt2 索引中存储“Null”值。我一直在通过逻辑数组解决边界条件节点的任何问题，如下所示：

start_pts = [False True False False]
end_pts   = [False False True False] 

我的下一个问题涉及能够隔离在细分过程中需要更改的边缘索引。我一直在通过几个for循环来完成这个，但我认为一定有更好的方法。在此示例中，所有 3 条边都将被细分，因此新点将添加到全局信息矩阵中，即现在：

Global information matrix (key to index)
<Key>   <Global Location>
"1"            0
"0"            1
"3"            2
"2"            3
"4"            4
"5"            5
"6"            6

 <Coordinates>
 [[3.0, 0.0, 3.0]
  [0.0, 0.0, 0.0]
  [10.0, 0.0, 0.0]
  [7.0, 0.0, 3.0]
  [1.5, 0.0, 1.5]
  [8.5, 0.0, 1.5]
  [5.0, 0.0, 3.0]]

基于这些插入，pt0、pt1 和 pt2 的索引数组现在应如下所示：

pt0 = [4 0 5 6 1 3 0]
pt1 = [0 1 2 3 4 5 6]
pt2 = [6 4 0 5 0 2 3]

*请记住，重复的“0”索引是由于起始节点和结束节点造成的

我有一个函数，可以将边缘索引作为新点的元组返回。

即

new_edges = set([(1, 0), (3, 2), (0, 3)})

我正在通过一系列 for 循环编辑索引矩阵，如下所示（为起始边缘给出的示例）：

ind_change = []
for pt,_ in new edges:
    all_pts = where(pt0_index == pt)[0][:].tolist()
    for sub_pt in all_pts:
        if start_pts[sub_pt] == False:
            ind_change.append(sub_pt)

基本上，我想要新边（0、2、3）起点的索引位置，而没有起点索引

有没有办法将布尔计算与索引搜索相结合？