Question

我们再来一次：

我想要一个与 filter 类似的函数，但它应该返回参数而不是值：

data = numpy.array([0.0, 35., 2., 44., numpy.pi, numpy.sqrt(2.)])
args_pass_A = some_sort_of_f(lambda x: x<4., data)
print(args_pass_A)
[0, 2, 4, 5]
args_pass_B = some_sort_of_f(lambda x: x>=44., data)
print(args_pass_B)
[3]

我尝试在scipy.stats和scipy.stats.mstats中查找，我最近被指向 mquantiles （谢谢aganders3）。这铃响了吗？我也尝试在numpy文档中查找，但没有运气。

提前谢谢。

Answer 1

对于这种情况，我只使用where [docs]：

>>> import numpy
>>> data = numpy.array([0.0, 35., 2., 44., numpy.pi, numpy.sqrt(2.)])
>>> data
array([  0.        ,  35.        ,   2.        ,  44.        ,
         3.14159265,   1.41421356])
>>> numpy.where(data < 4)
(array([0, 2, 4, 5]),)
>>> numpy.where(data > 44.)
(array([], dtype=int64),)
>>> numpy.where(data >= 44.)
(array([3]),)

请注意，您要查找的内容实际上是返回元组的第一个元素：

>>> numpy.where(data < 4)[0]
array([0, 2, 4, 5])

您可以使用这些索引再次索引data：

>>> data[numpy.where(data < 4)[0]]
array([ 0.        ,  2.        ,  3.14159265,  1.41421356])

Answer 2

您可以使用enumerate函数，该函数接受列表（orig_list）并返回对列表，其中第一个元素是orig_list中的项目索引和第二个元素 - 该项目来自orig_list。

示例：

orig_list = numpy.array([0.0, 35., 2., 44., numpy.pi, numpy.sqrt(2.)])
filter_func = lambda (idx, value): value<4.
filtered_pairs = filter(filter_func, enumerate(orig_list))
result = map(lambda (idx, value): idx, filtered_pairs)

您还可以使用stdlib函数itemgetter（模块运算符）替换id提取器：

from operator import itemgetter
orig_list = numpy.array([0.0, 35., 2., 44., numpy.pi, numpy.sqrt(2.)])
filter_func = lambda (idx, value): value<4.
result = map(itemgetter(0), filter(filter_func, enumerate(orig_list)))

Answer 3

>>> def some_sort_of_f(data, condition = lambda x: x<4.):
        rez=[]
        for i in range(len(data)):
            if condition(data[i]):
                rez.append(i)
        return rez

>>> data = [0.0, 35., 2., 44.]
>>> some_sort_of_f(data)
[0, 2]
>>>

过滤数组返回参数

3 个答案: