Python 二维 NumPy 数组理解

Question

我是 NumPy 的新手。我有一个包含浮点值的二维 NumPy 数组。我希望在整个矩阵中获得大于某个值 70% 的那些元素的索引，比如 t 。

output = [(1,2),(4,7),(7,1)] 意思是 arr[1][2]、arr[4][7] 和 arr[7][1] 的值大于 t

的 70%

使用 2 个循环来完成工作是一种相当简单的方法。完成它的最 Pythonic 方式是什么（列表理解等）？请指出任何重复项。谢谢！

Answer 1

一个例子：

In [76]: arr=np.arange(20, dtype=float).reshape(4,5)

In [77]: arr
Out[77]: 
array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.],
       [  5.,   6.,   7.,   8.,   9.],
       [ 10.,  11.,  12.,  13.,  14.],
       [ 15.,  16.,  17.,  18.,  19.]])

布尔索引，可以 select 数组中的值

In [79]: arr>15
Out[79]: 
array([[False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)

In [80]: arr[arr>15]
Out[80]: array([ 16.,  17.,  18.,  19.])

条件为真的索引，也可用于select个元素

In [81]: I=np.nonzero(arr>15)

In [82]: I
Out[82]: (array([3, 3, 3, 3], dtype=int32), array([1, 2, 3, 4], dtype=int32))

In [83]: arr[I]
Out[83]: array([ 16.,  17.,  18.,  19.])

或者把索引元组变成一个对列表

In [84]: list(zip(*I))
Out[84]: [(3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4)]

In [87]: [arr[j] for j in zip(*I)]
Out[87]: [16.0, 17.0, 18.0, 19.0]

Python 二维 NumPy 数组理解

Python 2D NumPy array comprehension

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