如何截断大于指定值的值的numpy数组？

Posted 2023-03-14

【中文标题】如何截断大于指定值的值的numpy数组？

【英文标题】：How to truncate a numpy array for values greater than a specified value?

【发布时间】：2014-10-23 21:48:31

【问题描述】：

类似于this Matlab question，我想知道如何通过截断大于某个阈值的值来截断 numpy 数组。相关数组的值按升序排列。

import numpy as np
a=np.linspace(1,10,num=10)
truncatevalue = 5.5

我将如何生成一个数组，其 a 的值小于 truncatevalue 并且只包含这些值？在这种情况下，结果数组将是

a_truncated=([1., 2., 3., 4., 5.])

奖励：我实际上有两个数组，我想根据其中一个数组中的值截断。

import numpy as np
a=np.linspace(1,10,num=10)
b=np.array([19, 17, 15, 14, 29, 33, 28, 4, 90, 6])
truncatevalue = 5.5

b 是一个任意数组，我只是选择了一些数字作为一个明确的例子。我想以与a 被截断相同的方式截断b，以便结果为

a_truncated=([1., 2., 3., 4., 5.])
b_truncated=([19, 17, 15, 14, 29])

我不知道它是否会像重复获得a_truncated 所需的操作一样简单，所以我也想包含它，以防需要做一些不同的事情。

【参考方案1】：

您可以使用布尔索引：

>>> a = np.linspace(1, 10, num=10)
>>> truncatevalue = 5.5
>>> a_truncated = a[a < truncatevalue]
>>> a_truncated
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.])

本质上，a < truncatevalue 返回一个布尔数组，指示a 的元素是否满足条件。使用这个布尔数组来索引a 会返回一个a 的视图，其中每个元素的索引都是True。

所以对于你问题的第二部分，你需要做的就是：

>>> b = np.array([19, 17, 15, 14, 29, 33, 28, 4, 90, 6])
>>> b_truncated = b[a < truncatevalue]
>>> b_truncated
array([19, 17, 15, 14, 29])

【讨论】：

你需要a_truncated = a[a < truncatevalue]吗？

@Joshua - 要在您的示例中返回 a_truncated 或 b_truncated，您只需要布尔数组 a < truncatevalue。只要定义了a、b 和truncatevalue，您就可以找到任一数组。 （您无需先将a_truncated 分配给a[a < truncatevalue]。）

【参考方案2】：

a_truncated = [value for value in a if value < truncateValue]