Question

我有排序（一维）不等长度的数组（比如M0，M1和{{1} }）。我想找到每个数组中有多少元素在特定数字范围内（其中数字范围由来自另一个有序数组的相邻元素指定，例如{{1 }}）。我想知道实现这一目标的最快方式是什么。

在这里，我给出了我想要做的任务的一个小例子（以及我目前为实现所需功能而遵循的方法）：

M2

输出：

zbin

此处，最终输出""" Function to do search query """ def search(numrange, lst): arr = np.zeros(len(lst)) for i in range(len(lst)): probe = lst[i] count = 0 for j in range(len(probe)): if (probe[j]>numrange[1]): break if (probe[j]>=numrange[0]) and (probe[j]<=numrange[1]): count = count + 1 arr[i] = count return arr """ Some example of sorted one-dimensional arrays of unequal lengths """ M0 = np.array([5.1, 5.4, 6.4, 6.8, 7.9]) M1 = np.array([5.2, 5.7, 8.8, 8.9, 9.1, 9.2]) M2 = np.array([6.1, 6.2, 6.5, 7.2]) """ Implementation and output """ lst = [M0, M1, M2] zbin = np.array([5.0, 5.5, 6.0, 6.5]) zarr = np.zeros( (len(zbin)-1, len(lst)) ) for i in range(len(zbin)-1): numrange = [zbin[i], zbin[i+1]] zarr[i,:] = search(numrange, lst) print zarr为我提供了每个数组（[[ 2. 1. 0.] [ 0. 1. 0.] [ 1. 0. 3.]]，zarr和M0）中每个数组的元素数量。 M1（即 M2，zbin和[5.0, 5.5]。）例如，请考虑bin [5.5, 6.0]。数组[6.0, 6.5]在该bin（[5.0, 5.5]和M0）中有 2 个元素，5.1有 1 元素（ 5.4）和M1在该bin中有 0 个元素。这给出了5.2的第一行，即M2。可以以类似的方式获得zarr的其他行。

在我的实际任务中，我将处理[2,1,0]长度远大于我在此示例中给出的长度，以及更大和更多的数组，如zarr，zbin ，M0 M1。所有...和数组Mn将始终排序。我想知道我设计的功能（M）和我所遵循的方法是否是实现所需功能的最佳方式和最快方式。我真的很感激任何帮助。

Answer 1

我们可以利用排序的性质，因此使用np.searchsorted来完成这项任务，就像这样 -

out = np.empty((len(zbin)-1, len(lst)),dtype=int)
for i,l in enumerate(lst):
    left_idx = np.searchsorted(l, zbin[:-1], 'left')
    right_idx = np.searchsorted(l, zbin[1:], 'right')
    out[:,i] = right_idx - left_idx

Answer 2

我猜想要简单地循环遍历每个数组并调用numpy.histogram会很难。我猜你没试过这个，或者你已经提到了它！

你当然可以利用排序的性质来提出更快的解决方案，但我首先要比较它的时间。

特定箱内的numpy数组的元素数

2 个答案: