更快速地修改numpy数组

Question

我有一个大的numpy数组有400万行和4列（形状=（4000000,4））

我需要根据第四列中的值修改/减少行数。 例如，我的数据集中的少数几行如下所示：

a = np.array([[1.32, 24.42, 224.21312, 0],[1.32, 24.42, 224.21312, 0],[1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 0]]);

我的结果应该是以下内容（只有最后一列值= 1的行）

b = [1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 1]

遍历每一行的for循环需要很长时间才能完成。

我有200个这样的数组，所以我已经在为每个数组使用多处理。

寻找建议。

Answer 1

这对你有用吗？

a[a[:,3] == 1]

得到：

array([[  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ],
       [  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ]])

Answer 2

您可以将其转换为dataframe并在那里操作您的操作，然后转换回数组：

df = pd.DataFrame(a)
df = df[df[3] == 1]
a = df.as_matrix()

输出：

array([[  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ],
       [  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ]])