將numpy數組設置為d維超立方體內的行

Question

我有一個形狀為nx d的numpy數組。 每行代表R ^ d中的一個點。 我想將此數組過濾為僅在單個點的每個軸上給定距離內的行-就像是d維超立方體。

在1維中，這可能是：

array[np.which(array < lmax and array > lmin)]

其中lmax和lmin是與點+距離相關的最大值和最小值。 但是我想在d維中做到這一點。 d不是固定的，因此對其進行硬編碼不起作用。 我檢查了上面的內容在lmax和lmin是d長度向量的情況下是否可行，但這只是使數組變平了。

我知道我可以將矩陣和點插入到scipy.spatial.distance之類的距離計算器中，並獲得某種距離度量，但是這可能比某些簡單過濾（如果存在）要慢。

我可能必須進行數百萬次計算，這一事實意味着理想情況下，我想要一個快速的解決方案。

Answer 1

你可以試試看

def test(array):
    large = array > lmin
    small = array < lmax
    return array[[i for i in range(array.shape[0])
        if np.all(large[i]) and np.all(small[i])]]

對於每個i ， array[i]是一個向量。 向量的所有元素應在[lmin，lmax]范圍內，並且此計算過程可以向量化。