Question

我是python（3.6）的新手，目前用于科学数据分析。我使用了搜索功能，但由于我不确定用于描述此类排序的术语，因此无法找到任何有用的信息。我有一个numpy数组，其值从0到40,000,000，长度约为4,000,000（list_a）。我还有一个长度相同的第二个数组，其值介于0-1000（list_b）之间，对应于第一个数组。我希望用list_a中的值创建一个新的numpy数组（list_c），它们在list_b中的定义时间门之外具有相应的值。

import numpy as np
def function(list_a,list_b,timegate=(0,200)):
    list_c = np.array([])
    for x in range(len(list_a)):
        if list_a[x] in range (timegate[0],timegate[1]):
            list_c=np.append(list_c, list_b[x])
    return list_c

我编写了这个函数，它适用于更小的长度数组，但是随着数组变长，它会大大减慢。我正在寻找一种方法来加快这个过程，如果可能的话，任何帮助将不胜感激。

谢谢，

约旦

Answer 1

您可以轻松地对您的操作进行矢量化：

def function(a, b, gate=(0, 200)):
    return b[(a >= gate[0]) & (a <= gate[1])]

通过非常大的numpy数组排序

1 个答案: