numpy：获取索引大于值且条件为真的数组

Question

我有以下数组：

a = np.array([6,5,4,3,4,5,6])

现在我要获取所有大于4但索引值也大于2的元素。 我发现的方法如下：

a[2:][a[2:]>4]

是否有更好或更具可读性的方法来完成此任务？

更新： 这是简化版本。实际上，索引是通过对以下几个变量进行算术运算来完成的：

a[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:][a[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:]>4]

trainPredict由一个numpy数组组成，look_back是一个整数。
我想看看是否有确定的方法或其他人如何做到。

Answer 1

如果您担心切片的复杂性和/或条件的数量，可以随时将它们分开：

a = np.array([6,5,4,3,4,5,6])

a_slice = a[2:]

cond_1 = a_slice > 4

res = a_slice[cond_1]

您的示例是否非常简化？对于更复杂的操作，可能会有更好的解决方案。

Answer 2

@AlexanderCécile's answer不仅比您发布的那条衬线更清晰，而且还消除了临时数组的冗余计算。尽管如此，它似乎并没有比您原来的方法快。

下面的时间都是在预先设置为

的情况下运行的

import numpy as np
np.random.seed(0xDEADBEEF)
a = np.random.randint(8, size=N)

N从1e3到1e8的系数是10。我尝试了四种代码变体：

1. CodePope：result = a[2:][a[2:] > 4]
2. AlexanderCécile：s = a[2:]; result = s[s > 4]
3. MadPhysicist1：result = a[np.flatnonzero(a[2:]) + 2]
4. MadPhysicist2：result = a[(a > 4) & (np.arange(a.size) >= 2)]

在所有情况下，计时都是通过在命令行上运行来获取的

python -m timeit -s 'import numpy as np; np.random.seed(0xDEADBEEF); a = np.random.randint(8, size=N)' '<X>'

在这里，N是3到8之间的10的幂，而<X>是上面的表达式之一。时间如下：

方法＃1和＃2实际上是无法区分的。令人惊讶的是，在〜5e3和〜1e6元素之间的范围内，方法3似乎略有增加，但明显更快。我通常不会期望花哨的索引。方法4当然是最慢的。

以下是数据，出于完整性考虑：

           CodePope  AlexanderCécile  MadPhysicist1  MadPhysicist2
1000       3.77e-06         3.69e-06       5.48e-06       6.52e-06
10000       4.6e-05         4.59e-05       3.97e-05       5.93e-05
100000     0.000484         0.000483         0.0004       0.000592
1000000     0.00513          0.00515        0.00503        0.00675
10000000     0.0529           0.0525         0.0617          0.102
100000000     0.657            0.658          0.782           1.09