讀取 Numpy 陣列的一部分

Question

假設，我有以下數據集作為 numpy 數組：

import numpy as np

x = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 25, 30])

y = np.array([0, 0.13157895, 0.31578947, 0.40789474, 0.46052632, 0.5, 0.53947368])

我只想讀取與 x = 20、25、30 對應的值。如何使用 numpy 讀取？

Answer 1

numpy.searchsorted可以完成這項工作：

idx = np.searchsorted(x,[20,25,30]) 
part = y[idx]

請注意，必須對x進行排序。 如果x未排序，請嘗試：

idx_sort = np.argsort(x)

xsorted = x[idx_sort]
ysorted = y[idx_sort]

idx = np.searchsorted(xsorted, [20,25,30])
part = y[idx]

Answer 2

我們可以使用zip和list comprehension過濾y 。

np.array([v for i, v in zip(x, y) if i in [20, 25, 30]])
#array([0.46052632, 0.5       , 0.53947368])

與 pandas 替代。

import pandas as pd
pd.Series(index=x, data=y).loc[[20, 25, 30]].values

Answer 3

此代碼將執行此操作：

import numpy as np

ind = [np.where(x == num)[0] for num in [20, 25, 30]]
corresponding = y[ind]

我相信沒有必要解釋，但如果你需要什么，請評論

Answer 4

使用numpy.any創建 boolean 掩碼的替代方法：

import numpy as np

x = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 25, 30])
y = np.array([0, 0.13157895, 0.31578947, 0.40789474, 0.46052632, 0.5, 0.53947368])

values = [20,25,30]
m = np.any([x==v for v in values], axis=0)

y[m]
array([0.46052632, 0.5       , 0.53947368])

Answer 5

不是 numpy 而是一個字典：

import numpy as np

x = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 25, 30])
y = np.array([0, 0.13157895, 0.31578947, 0.40789474, 0.46052632, 0.5, 0.53947368])

xy_dict = {}

for j, k in zip(x, y):
    xy_dict[j] = k

print(xy_dict)