Question

我看到讨论numpy的'where'功能到处都有，但我还是不明白。

我有数千个（x，y，z）向量的数组/列表（x，y和z，介于-1和1之间）我需要那些向量，例如，y是＆lt; .25，z＆gt; 0.90。而x不是== 0.

你会怎么做？

Answer 1

np.where有两种用法，一种用于1参数，另一种用于3.听起来你对1参数情况感兴趣，这只是np.nonzero的另一个名称。 / p>

你提到vectors，所以我假设你对1d数组感兴趣，而不是2d或更高的稍微复杂的情况。

以下是两个基本示例：

In [320]: np.where([1, 0, .2, 3, .222, 0])
Out[320]: (array([0, 2, 3, 4], dtype=int32),)

请注意，缺少1和5 - 这些是0的索引。

In [321]: np.nonzero([True, False, False, True])
Out[321]: (array([0, 3], dtype=int32),)

0和3是2个真值的索引。

涉及where的{{1}}或nonzero会减少查找该逻辑表达式的True值的索引，

y is < .25, z > .90. and x is not == 0

因此，如果您想知道(y < .25) & (z > .90) & (x != 0)正在做什么，请首先查看where/nonzero表达式的真/假值。它所做的只是告诉我们condition表达式是真的。

where

现在正在处理数千个向量＆＃39;变得更加复杂。那些＆＃39;载体＆＃39;独立的，还是他们排的＆＃39; 2d阵列还是什么？

Answer 2

数据如下（示例）：

['17:54:03:421801', -0.714, 0.0114, 0.196]
['17:54:03:438803', 0.312, -0.0244, 0.312]
['17:54:03:444301', 0.137, -0.263, 0.908]
[...etc...]

时间戳不是真正的主要问题，但需要保留。一个小文件可能是10,000'行'，每天有多个文件。所以，我需要'where'的指数，比方说，y是＆lt; .25和z> 0.90。和x！= 0。

或者更一般地说：a1和a2以及a3。

应如何处理这个问题？怎么会这样做？时间比内存使用更重要。我想用Python做这个，但我应该跳到c，我的母语？

线索？思考？建议？