numpy数组的高效阈值filter

我需要过滤一个数组来删除低于特定阈值的元素。 我目前的代码是这样的：

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

问题是，这将创build一个临时列表，使用lambda函数（慢）的filter。

由于这是一个相当简单的操作，也许有一个numpy函数以高效的方式执行，但我一直无法find它。

我认为，另一种方法来实现这一点可能是sorting数组，find阈值的索引，并从该索引开始返回一个切片，但即使这将是更快的小input（它不会明显无论如何），随着input规模的增长，其确实渐近地变得不太有效。

有任何想法吗？ 谢谢！

更新 ：我也进行了一些测量，当input是100.000.000条目时，sorting+分片仍然比纯pythonfilter快两倍。

 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 

Answer 1

b = a[a>threshold]应该这样做

我testing如下：

 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 

我有

 $ 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

Answer 2

添加到

@yosukesabai

答案，它的重要使用不同的variables，因为这将返回一个空的数组：

 im=im[im>167] 

不能解释为什么虽然，也许是因为我太累了，以为:(