Question

我需要翻译matlab代码

indexSelect0 = a.index1==0 & a.index2==wRange;

进入快速蟒蛇风格。我的尝试是：

idx1=np.array(np.where(a['index2'][:,0]==wIndex2))
idx=np.array(np.where(a['index1'][:,0]==wIndex1))
indexSelect0 = ma.masked_array(idx,mask=[not (i in idx1[0,:]) for i in idx[0,:]])

但是这需要一段时间，因为数组很长（超过5M的样本）。

问题可以表述为：我有一组由不同观察组成的数据。我有2个索引，让我知道在哪里。但我无法找到合并两个选项来过滤数据的正确方法。

希望很清楚。

感谢您的帮助

Answer 1

对于备份我找到了答案。我感谢Anton指导我使用DataFrame

import pandas as pd
d = {'index1': a['index1'][:,0].squeeze(), 'index2': a['index2'][:,0].squeeze(), 'data': x}
df= pd.DataFrame(data=d)
y = df[(df.index1==wIndex1) & (df.index2==wIndex2)]

所以我使用pandas模块的DataFrame和布尔运算符来索引和选择数据（这里更多http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html）。它工作正常：可读，编码简单，速度更快。

Answer 2

将struct转换为dict的MATLAB完全等效于：

indexSelect0 = (a['index1'] == 0) & (a['index2'] == wRange)

在我5岁的笔记本电脑上，我能够在几秒钟内处理1000万个样本：

n = 10000000
a = {'index1': np.random.randint(0, 10, n), 'index2': np.random.randint(0, 10, n)}
wRange = 5
indexSelect0 = (a['index1'] == 0) & (a['index2'] == wRange)

如何实现逻辑和数组长度？

2 个答案: