python - 有没有更好的方法来重写这个 NumPy 片段

Question

我有以下 Python (NumPy)，我想将其重构得更干净(并且可能更快):

temp = max(value for (x, y), value in np.ndenumerate(cm) if x * y < 100 and (x, y) != (0, 0) and not np.isnan(value))

我想我想做什么已经很清楚了。总而言之，我尝试根据二维数组的值和索引的某些条件来过滤二维数组的某些元素。

感谢任何帮助。

Answer 1

import numpy as np
from numpy.random import rand, randint 

cm = rand(50, 100)
cm[randint(0, 50, 4000), randint(0, 100, 4000)] = np.nan

temp1 = max(value for (x, y), value in np.ndenumerate(cm) if x * y < 100 and (x, y) != (0, 0) and not np.isnan(value))

x, y = np.indices(cm.shape)
mask = (x * y < 100) & (x + y != 0) & (~np.isnan(cm))
temp2 = np.max(cm[mask])

assert temp1 == temp2

编辑

对于 max(x+y * 值):

np.max((x + y * cm)[mask])

或

np.max(x[mask] + y[mask] * cm[mask])