Question

例如，我有一个ndarray：

a = np.array([1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8])

现在我想将a分成两部分，一部分是所有数字＆lt; 5而另一部分都是＆gt; = 5：

[array([1,3,2,4]), array([5,7,6,8])]

当然，我可以遍历a并创建两个新阵列。但是我想知道numpy能提供更好的方法吗？

类似地，对于多维数组，例如

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9],
       [2, 4, 7]])

我想根据第一列＆lt; 3和＆gt; = 3拆分它，结果是：

[array([[1, 2, 3],
        [2, 4, 7]]), 
 array([[4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])]

有没有更好的方法而不是遍历它？感谢。

Answer 1

import numpy as np

def split(arr, cond):
  return [arr[cond], arr[~cond]]

a = np.array([1,3,5,7,2,4,6,8])
print split(a, a<5)

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[2,4,7]])
print split(a, a[:,0]<3)

这会产生以下输出：

[array([1, 3, 2, 4]), array([5, 7, 6, 8])]

[array([[1, 2, 3],
       [2, 4, 7]]), array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])]

Answer 2

这可能是一种快速解决方案

a = np.array([1,3,5,7])
b = a >= 3 # variable with condition
a[b] # to slice the array
len(a[b]) # count the elements in sliced array

如何根据numpy中的条件拆分数组？

2 个答案: