python – NumPy数组索引

内容导读

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内容图文

关于索引数组以获取其值的子集的简单问题.假设我有一个在一个空间中保存年龄的重新排列,在另一个空间中保存相应的值.我也有一个数组,这是我想要的年龄子集.这就是我的意思：

ages = np.arange(100)
values = np.random.uniform(low=0, high= 1, size = ages.shape)
data = np.core.rec.fromarrays([ages, values], names='ages,values')
desired_ages = np.array([1,4, 16, 29, 80])

我想要做的是这样的事情：

data.values[data.ages==desired_ages]

但是,它不起作用.

解决方法:

您想要创建仅包含其索引在desired_ages中的值的子数组.

Python没有任何与此直接对应的语法,但是列表推导可以做得非常好：

result = [value for index, value in enumerate(data.values) if index in desired_ages]

但是,这样做会导致Python扫描data.values中每个元素的desired_ages,这很慢.如果你可以插入

desired_ages = set(desired_ages)

在此之前,这将提高性能. (无论设置的大小如何,您都可以确定值是否在常量时间内设置.)

完整的例子

import numpy as np

ages = np.arange(100)
values = np.random.uniform(low=0, high= 1, size = ages.shape)
data = np.core.rec.fromarrays([ages, values], names='ages,values')
desired_ages = np.array([1,4, 16, 29, 80])

result = [value for index, value in enumerate(data.values) if index in desired_ages]
print result

产量

[0.45852624094611272, 0.0099713014816563694, 0.26695859251958864, 0.10143425810157047, 0.93647796171383935]

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – NumPy数组索引全部内容，希望文章能够帮你解决python – NumPy数组索引所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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