python - 第一次和最后一次出现的逻辑表达式匹配之间的 Numpy 子集数组

Question

我有一个 numpy 数组，它是一个向量(1 × n)。我想在它遇到 bool 表达式(大于某个数字)的第一次和最后一次出现之间对它进行子集化。

即大致如下:

positions = numpy.where(myArray >= value)[0]
subset = myArray[positions[0]:positions[-1]+1]

这是一种解决方案，但据我了解，这将涉及搜索整个数组两次以检索 positions 结果。 myArray 可能会很大，那么还有其他解决方案吗？

Answer 1

让我们列出一些方法:

def original(arr, val):
    pos = np.where(arr>=val)[0]
    return arr[pos[0]:pos[-1]+1]

def with_argmax(arr, val):
    pos = (arr>=val)
    return arr[pos.argmax():-pos[::-1].argmax() or None]

使用中等大小的数组和几个要剪辑的值进行设置:

arr = np.ones(1E5)
arr[:300] = 0; arr[-300:]=0

时间安排:

%timeit original(arr,1)
1000 loops, best of 3: 504 µs per loop

%timeit with_argmax(arr,1)
1000 loops, best of 3: 297 µs per loop

---

相同的数组大小，具有更多要剪辑的值:

arr = np.ones(1E5)
arr[:2E4] = 0; arr[-2E4:]=0

时间安排:

%timeit original(arr,1)
1000 loops, best of 3: 528 µs per loop

%timeit with_argmax(arr,1)
1000 loops, best of 3: 296 µs per loop

您真正想要的是一个“查找第一个非零元素”例程，该例程当前不在 numpy 中，但针对 numpy 2.0。更多信息可查看here .