Question

在Matlab中，如果要在给定值调节的向量中获取值的子集，则执行以下操作：

negative_values = vec(vec<0)
positive_values = vec(vec>0)

我目前正在使用自制函数在Python中执行此操作，但这有点重。是否有更优雅的方式继续或我不知道的标准功能？我希望能够简明扼要地做类似

的事情

negative_values = val.index(val<0)
positive_values = val.index(val>0)

但显然这不适用于list.index()，因为它不应该将表达式作为参数。

Answer 1

您可以将该语法与numpy：

一起使用

import numpy

a = numpy.arange(10)
--> a = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

a[a > 5]
--> array([6, 7, 8, 9])

Answer 2

您可以将列表理解用作此类

的过滤器

numbers = [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

negatives = [number for number in numbers if number < 0]
print negatives
# [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1]

positives = [number for number in numbers if number >= 0]
print positives
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

或者，您可以使用filter功能，例如

negatives = filter(lambda number: number <  0, numbers)
positives = filter(lambda number: number >= 0, numbers)

Answer 3

您需要使用numpy，它被设计为替代matlab：

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.arange(-5, 5)

In [3]: a
Out[3]: array([-5, -4, -3, -2, -1,  0,  1,  2,  3,  4])

In [4]: a[a>0]
Out[4]: array([1, 2, 3, 4])

In [5]: np.where(a>0)  #used to find the indices where the condition matches
Out[5]: (array([6, 7, 8, 9]),)

In [6]: np.where(a%2==0)
Out[6]: (array([1, 3, 5, 7, 9]),)

是否有一个简单的功能，可以在Python中基于值条件构建子列表？

3 个答案: