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特定のしきい値よりも低い要素を削除するには、配列をフィルター処理する必要があります。私の現在のコードは次のようなものです：

threshold = 5
a = numpy.array(range(10)) # testing data
b = numpy.array(filter(lambda x: x >= threshold, a))

問題は、ラムダ関数 (遅い) を持つフィルターを使用して一時的なリストを作成することです。

これは非常に単純な操作なので、効率的な方法でそれを行うnumpy関数があるかもしれませんが、私はそれを見つけることができませんでした.

これを達成する別の方法は、配列をソートし、しきい値のインデックスを見つけて、そのインデックス以降のスライスを返すことであると考えましたが、これが小さな入力の場合は高速になるとしても (とにかく目立たないでしょう) ）、入力サイズが大きくなるにつれて、決定的に漸近的に効率が低下します。

何か案は？ありがとう！

更新: 私もいくつかの測定を行いましたが、入力が 100.000.000 エントリの場合、並べ替えとスライスは純粋な python フィルターよりも 2 倍高速でした。

In [321]: r = numpy.random.uniform(0, 1, 100000000)

In [322]: %timeit test1(r) # filter
1 loops, best of 3: 21.3 s per loop

In [323]: %timeit test2(r) # sort and slice
1 loops, best of 3: 11.1 s per loop

In [324]: %timeit test3(r) # boolean indexing
1 loops, best of 3: 1.26 s per loop
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b = a[a>threshold]これはすべきです

私は次のようにテストしました：

import numpy as np, datetime
# array of zeros and ones interleaved
lrg = np.arange(2).reshape((2,-1)).repeat(1000000,-1).flatten()

t0 = datetime.datetime.now()
flt = lrg[lrg==0]
print datetime.datetime.now() - t0

t0 = datetime.datetime.now()
flt = np.array(filter(lambda x:x==0, lrg))
print datetime.datetime.now() - t0

私は得た

$ python test.py
0:00:00.028000
0:00:02.461000

http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html#boolean-or-mask-index-arrays

于 2011-11-03T11:55:52.217 に答える