न्यूमपी की गति को बढ़ाएं जहां

Question

मैं कुछ थ्रेसहोल्ड से अधिक संख्याओं की 1 डी सरणी के सभी मानों के सूचकांक निकालने का प्रयास कर रहा हूं। सरणी 1e9 लंबी के क्रम में है।

मेरे दृष्टिकोण NumPy में निम्नलिखित है:

idxs = where(data>threshold) 

यह 20 मिनट है, जो अस्वीकार्य है के ऊपर कुछ समय लगता है। मैं इस कार्य को कैसे गति दे सकता हूं? या, वहाँ तेजी से विकल्प हैं?

(विशिष्ट होना करने के लिए, यह एक मैक ओएस एक्स पर लंबे समय से चल रहा है कि 10.6.7, 1.86 GHz इंटेल, 4GB RAM कुछ भी नहीं और कुछ कर लेता है।)

Answer 1

एक mask array की कोशिश करो। यह एक ही डेटा का एक दृश्य बनाता है।

तो वाक्य रचना होगा:

b=a[a>threshold] 

ख एक नई सरणी (जहां के विपरीत), लेकिन एक जहां तत्वों सूचकांक में बूलियन को पूरा के एक दृश्य नहीं है।

उदाहरण:

import numpy as np 
import time 

a=np.random.random_sample(int(1e9)) 

t1=time.time() 
b=a[a>0.5] 
print(time.time()-t1,'seconds') 

मेरी मशीन, प्रिंट कि 22.389815092086792 seconds

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संपादित

मैं np.where के साथ एक ही करने की कोशिश की पर, और यह बस के रूप में तेजी से होता है। मुझे संदिग्ध है: क्या आप इन मानों को सरणी से हटा रहे हैं?