如何有效地將numpy值轉換為范圍索引數組

Question

我試圖找出一種有效的方法來獲取浮點值的numpy數組並將其轉換為與特定范圍相關聯的索引。

例如x浮點數的numpy數組[-999.99，433.000，-56.00 ....]（此數組實際上很大，通常從6000到25000值。

范圍信息實際上由范圍開始值（按升序排列）的3至20行（y）左右的小得多組成。 例如[-9999.0、0.0、0.0、500.0 99999.0]。 可以重復顯示一個值，如0.0所示。

然后使用它來構建一組范圍，以使范圍的開始= [：yrows-2]和end = [1：yrows -1]，從而得出一系列范圍[（-9999.0，0.0），（ 0.0、0.0），（0.0、500.0），（500.0、99999.0），且總行數為-1（然后可以生成與每一行相對應的索引）

然后，我需要得出的是原始x浮點值所在的y行的索引的等效項（每個x浮點只有一個）。 然后，我將使用索引來導出與該特定范圍關聯的更多信息。

例如，[-999.99、433.000，-56.00 ....]的索引將產生indexvalues [0、2、0 ...]為清楚起見，x值未進行任何排序，但始終大於最小數組范圍值，並且小於最大數組范圍值。

索引將起作用，以使所需的索引為x> =范圍開始且小於范圍結束的索引，因此上面的（0.0，0.0）條目是一個永遠不會被拾取的范圍，可以在其中創建新的end / start屬性前一個，下一個范圍。

確定這已解決。 numpy.digitize完全滿足我的需求，例如numpy.digitize（xfloatarray，ybins，right = False）。

我只是沒有碰到過函數，並且在發布后無法在函數中找到Google ...我只是一直在獲得有關拆分數組或創建索引的結果。

Answer 1

確定這已解決。 numpy.digitize完全滿足我的需求，例如

numpy.digitize(xfloatarray, ybins, right=False)

其中xfloatarray是我的浮點數組[ -999.99, 433.000, -56.00....]

而ybins是我的范圍值數組[-9999.0, 0.0, 0.0, 500.0 99999.0]

結果為[1,3,1..]

如果在xfloatarray使用值0.0，它將返回值3，即不會返回值2。