あるしきい値を超える数値の1D配列のすべての値のインデックスを抽出しようとしています。配列は1e9longのオーダーです。
私のアプローチは次のとおりですNumPy。
idxs = where(data>threshold)
これには20分以上かかりますが、これは許容できません。この機能を高速化するにはどうすればよいですか？または、より高速な代替手段はありますか？
（具体的には、10.6.7、1.86 GHz Intel、4GBRAMを実行しているMacOS Xでは、それ以外のことは何もしません。）
マスク配列を試してください。これにより、同じデータのビューが作成されます。
したがって、構文は次のようになります。
b=a[a>threshold]
bは（whereとは異なり）新しい配列ではなく、要素がインデックス内のブール値と出会う場所のビューです。
例：
import numpy as np
import time
a=np.random.random_sample(int(1e9))
t1=time.time()
b=a[a>0.5]
print(time.time()-t1,'seconds')
私のマシンでは、それは印刷されます22.389815092086792 seconds
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np.whereでも同じことを試しましたが、同じくらい高速です。私は疑わしいです：これらの値を配列から削除していますか？