如何在满足多个条件的numpy数组中找到索引？

实施例：

>>> scores = numpy.asarray([[8,5,6,2], [9,4,1,4], [2,5,3,8]]) 
>>> scores 
array([[8, 5, 6, 2], 
    [9, 4, 1, 4], 
    [2, 5, 3, 8]])

我想找到所有[row, col]指数在scores其中值是：

1）的最小在其

行

2）大于阈值

3）至多是下一个la的.8倍在行中的rgest值

我想尽可能有效地做到这一点，最好是没有任何循环。我一直在努力争取一段时间，所以你可以提供任何帮助将不胜感激！

来源

2014-10-03 jmanring220

是不是进球数1）和3）相冲突？ – JB333 2014-10-03 00:29:44

@ JB333也许这是一个技巧性的问题，答案是总是返回一个空数组（没有任何循环）。 ;-) – Carsten 2014-10-03 00:56:21

它应该去的东西沿着

In [1]: scores = np.array([[8,5,6,2], [9,4,1,4], [2,5,3,8]]); threshold = 1.1; scores 
Out[1]: 
array([[8, 5, 6, 2], 
     [9, 4, 1, 4], 
     [2, 5, 3, 8]]) 

In [2]: part = np.partition(scores, 2, axis=1); part 
Out[2]: 
array([[2, 5, 6, 8], 
     [1, 4, 4, 9], 
     [2, 3, 5, 8]]) 

In [3]: row_mask = (part[:,0] > threshold) & (part[:,0] <= 0.8 * part[:,1]); row_mask 
Out[3]: array([ True, False, True], dtype=bool) 

In [4]: rows = row_mask.nonzero()[0]; rows 
Out[4]: array([0, 2]) 

In [5]: cols = np.argmin(scores[row_mask], axis=1); cols 
Out[5]: array([3, 0])

线那一刻，如果你正在寻找的实际坐标对，你可以zip他们：

In [6]: coords = zip(rows, cols); coords 
Out[6]: [(0, 3), (2, 0)]

或者，如果你打算看看这些元素，你可以直接使用它们：

In [7]: scores[rows, cols] 
Out[7]: array([2, 2])

来源

2014-10-03 05:53:48 immerrr

非常感谢！那是我正在寻找的那种东西。 – jmanring220 2014-10-03 14:12:41

我认为你将很难做到这一点没有任何for循环（或至少是执行这样一个循环，但可能是伪装它作为别的东西），看看操作只取决于行，并且您想为每行执行此操作。这不是最有效的（什么是可能取决于条件2和3的频率为真），但是这将工作：

import heapq 
threshold = 1.5 
ratio = .8 
scores = numpy.asarray([[8,5,6,2], [9,4,1,4], [2,5,3,8]]) 

found_points = [] 
for i,row in enumerate(scores): 
    lowest,second_lowest = heapq.nsmallest(2,row) 
    if lowest > threshold and lowest <= ratio*second_lowest: 
     found_points.append([i,numpy.where(row == lowest)[0][0]])

你得到（为例子）：

found_points = [[0, 3], [2, 0]]

来源

2014-10-03 02:46:37 JB333

谢谢@ JB333！那也行得通。 – jmanring220 2014-10-03 14:12:09

如何在满足多个条件的numpy数组中找到索引？

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