Функция поиска () в стиле MATLAB в Python

в numpy у вас есть where:

>> import numpy as np
>> x = np.random.randint(0, 20, 10)
>> x
array([14, 13,  1, 15,  8,  0, 17, 11, 19, 13])
>> np.where(x > 10)
(array([0, 1, 3, 6, 7, 8, 9], dtype=int64),)

Или используйте ненулевую функцию numpy:

import numpy as np
a    = np.array([1,2,3,4,5])
inds = np.nonzero(a>2)
a[inds] 
array([3, 4, 5])

Почему бы просто не использовать это:

[i for i in range(len(a)) if a[i] > 2]

или для произвольных условий, определите функцию f для вашего условия и выполните:

[i for i in range(len(a)) if f(a[i])]

Я пытался найти быстрый способ сделать эту точную вещь, и вот что я наткнулся (использует numpy для быстрого сравнения векторов):

a_bool = numpy.array(a) > 2
inds = [i for (i, val) in enumerate(a_bool) if val]

Оказывается, это намного быстрее, чем:

inds = [i for (i, val) in enumerate(a) if val > 2]

Похоже, что Python быстрее сравнивается, когда выполняется в массиве numpy, и/или быстрее при составлении списков при проверке правды, а не сравнении.

Edit:

Я пересматривал свой код, и я наткнулся на, возможно, меньше интенсивный объем памяти, немного быстрее и супер-сжатый способ сделать это в одной строке:

inds = np.arange( len(a) )[ a < 2 ]

Чтобы получить значения с произвольными условиями, вы можете использовать filter() с помощью лямбда-функции:

>>> a = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
>>> filter(lambda x: x > 2, a)
[3, 3, 3]

Одним из возможных способов получения индексов будет использование enumerate() для построения кортежа с индексом и значениями, а затем фильтрация:

>>> a = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
>>> aind = tuple(enumerate(a))
>>> print aind
((0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 1), (4, 2), (5, 3), (6, 1), (7, 2), (8, 3))
>>> filter(lambda x: x[1] > 2, aind)
((2, 3), (5, 3), (8, 3))

Думаю, я нашел одну быструю и простую замену. BTW Я чувствовал, что функция np.where() не очень удовлетворительна, в каком-то смысле она содержит раздражающую строку нулевого элемента.

import matplotlib.mlab as mlab
a = np.random.randn(1,5)
print a

>> [[ 1.36406736  1.45217257 -0.06896245  0.98429727 -0.59281957]]

idx = mlab.find(a<0)
print idx
type(idx)

>> [2 4]
>> np.ndarray

Бест, Da

Подпрограмма numpy, обычно используемая для этого приложения, numpy.where(); хотя я считаю, что он работает так же, как numpy.nonzero().

import numpy
a    = numpy.array([1,2,3,4,5])
inds = numpy.where(a>2)

Чтобы получить значения, вы можете либо сохранить индексы и срез с их помощью:

a[inds]

или вы можете передать массив как необязательный параметр:

numpy.where(a>2, a)

или несколько массивов:

b = numpy.array([11,22,33,44,55])
numpy.where(a>2, a, b)

Код поиска Matlab имеет два аргумента. Код John учитывает первый аргумент, но не второй. Например, если вы хотите знать, где в индексе выполняется условие: функция Mtlab будет:

find(x>2,1)

Используя код Джона, все, что вам нужно сделать, это добавить [x] в конец функции индексов, где x - номер индекса, который вы ищете.

def indices(a, func):
    return [i for (i, val) in enumerate(a) if func(val)]

a = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

inds = indices(a, lambda x: x > 2)[0] #[0] being the 2nd matlab argument

который возвращает → > 2, первый индекс должен превышать 2.