python numpy过滤二维数组的条件
发布时间:2020-12-20 11:53:32 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:Python新手在这里,我已经阅读了 Filter rows of a numpy array?和doc但仍然无法弄清楚如何以python方式编写代码. 我有的示例数组:(实际数据是50000 x 10) a = numpy.asarray([[2,'a'],[3,'b'],[4,'c'],[5,'d']])filter = ['a','c'] 我需要在过滤器中找到a中
Python新手在这里,我已经阅读了
Filter rows of a numpy array?和doc但仍然无法弄清楚如何以python方式编写代码.
我有的示例数组:(实际数据是50000 x 10) a = numpy.asarray([[2,'a'],[3,'b'],[4,'c'],[5,'d']]) filter = ['a','c'] 我需要在过滤器中找到a中带有[:,1]的所有行.预期结果: [[2,'c']] 我目前的代码是这样的: numpy.asarray([x for x in a if x[1] in filter ]) 它工作正常,但我在某处读到它效率不高.什么是适当的numpy方法? 编辑: 谢谢你所有正确的答案!不幸的是,我只能将一个标记为已接受的答案我很惊讶numpy.in1d没有出现在谷歌搜索numpy过滤器2d数组. 解决方法
您可以使用可以使用
np.in1d 生成的bool索引数组.
您可以沿着您想要使用的任何 一个快速的方法是在a的第二列使用 所以完整的代码看起来像: import numpy as np a = np.asarray([[2,'d']]) filter = np.asarray(['a','c']) a[np.in1d(a[:,1],filter)] 或以更长的形式: import numpy as np a = np.asarray([[2,'c']) mask = np.in1d(a[:,filter) a[mask] (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |