Question

我有一个（巨大的）2D阵列。例如：

a=[[1,2],[2,3],[4,5]]

我需要从中提取满足特定条件的元素

a[:,0]>1 and a[:,1]>2

这样我得到一个只包含满足两个条件的元素的数组

[[2,3],[4,5]]

（我需要在循环中进一步使用它，这可能与问题相关或可能不相关）

我尝试了以下内容：

np.transpose([np.extract(a[:,0]>1,a[:,0]),np.extract(a[:,1]>2,a[:,1])])

只有当提取的数组长度相同时，上述方法才有效。即使它有效，它有时也会返回尚未配对的对（我明白为什么）

我知道如何在列表中执行此操作

list(filter(lambda b: b[0]>1 and b[1]>2,a))

但是，我想提高效率。所以我正在转向numpy（因为我读过它通常更有效率？）有没有办法在numpy中执行上述操作，这比列表快得多？（我将使用包含100个元素的数组执行1000次代码。）

更新：关注Maarten_vd_Sande的回答：

以下代码用于检查所花费的时间：

import numpy as np
import time

b=np.random.rand(10000000,2)
a=b.tolist()
strt=time.time()
c=b[np.logical_and(b[:,0]>0.5,b[:,1]>0.5)]
for (i,j) in c:
    continue
print("Numpy= ",time.time()-strt)
strt=time.time()
for (i,j) in list(filter(lambda m: m[0]>0.5 and m[1]>0.5,a)):
    continue
print("List= ",time.time()-strt)

输出：

Numpy=  2.973170042037964
List=  1.91910982131958

Answer 1

您需要在numpy中使用(logical) and：

result = a[np.logical_and(a[:,0] > 1,  a[:,1] > 2)]

这对你有用吗？

修改在这种情况下，我们甚至可以充分利用广播：

result = np.greater(a, [1, 2])

返回满足特定条件的2D numpy数组中的元素

1 个答案: