numpy數組-過濾數組

n7then 發布于2019-07-30 16:41 / 823人閱讀

摘要：可以使用一個數組作為索引數組去過濾原數組索引數組里為的值保留為的值去掉使用索引數組通過對原數組進行向量化運算得到索引數組通過對某一數組進行向量化運算得到索引數組一個例子個學生在課程上所花費的時間個學生參加學習的天數計算參加課程大于等于天的學

可以使用一個numpy數組作為索引數組去過濾原數組,索引數組里為true的值,保留,為false的值去掉

import numpy as np

使用索引數組

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([True, True, False, False])
print a[b]                                       #[1 2]
print a[np.array([True, False, True, False])]    #[1 3]

通過對原數組進行向量化運算得到索引數組

a = np.array([1, 2, 3, 2, 1])
b = (a >= 2)
print a[b]            #[2 3 2]
print a[a >= 2]       #[2 3 2]

通過對某一數組進行向量化運算得到索引數組

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 2, 3, 2, 1])
print b == 2      #[False True False True False]
print a[b == 2]   #[2 4]

一個例子:

# 20個學生在課程上所花費的時間
time_spent = np.array([
       12.89697233,    0.        ,   64.55043217,    0.        ,
       24.2315615 ,   39.991625  ,    0.        ,    0.        ,
      147.20683783,    0.        ,    0.        ,    0.        ,
       45.18261617,  157.60454283,  133.2434615 ,   52.85000767,
        0.        ,   54.9204785 ,   26.78142417,    0.
])

# 20個學生參加學習的天數
days_to_cancel = np.array([
      4,   5,  37,   3,  12,   4,  35,  38,   5,  37,   3,   3,  68,
     38,  98,   2, 249,   2, 127,  35
])

def mean_time_for_paid_students(time_spent, days_to_cancel):
    """
    計算參加課程大于等于7天的學生平均在課程上所花的時間
    """
    index_array = days_to_cancel >= 7
    mean_time = time_spent[index_array].mean()
    return mean_time

print(mean_time_for_paid_students(time_spent, days_to_cancel))

# 結果: 41.0540034855

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