Question

我正在尝试绘制大数据（5000万个值），但得到MemoryError。现在，我试图从冗余值中清除数据集。就我而言，这些都是低于1和高于-1的值。要记住的一件事是，该图应该看起来与原始图相同，但没有杂音。有没有比使用loops或list comprehensions更好的方法了？

原始图：

编辑：

感谢您的答复。如果我使用建议的方法：

daty = daty[(-1 > daty) | (daty > 1)]

结果如下：

Answer 1

如果您的数组名为data：

clipped_data = data[(-1 > data) | (data > 1)]

Answer 2

Numpy可以基于布尔数组进行寻址，因此，如果要将不需要的值设置为0，则可以执行以下操作：

badIndices = (myArray > 1) | (myArray < -1)
myArray[badIndices]=0

Answer 3

Numpy允许您将掩码应用于数组的任何单个维度，从而产生未掩码行（或您的情况下的数据点）的子集。

data = np.array([1.5, 0.2, -5, -0.5])
mask = np.abs(data) > 1
data = data[mask]
print(data) # output: [1.5, -5]

请注意，-5现在位于过滤器之后的位置1。