2011-10-05 50 views
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Por ejemplo, tengo un ndarray es decir:¿Cómo dividir una matriz según una condición en numpy?

a = np.array([1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8]) 

Ahora quieren dividir a en dos partes, una es todos los números < 5 y el otro es todo> = 5:

[array([1,3,2,4]), array([5,7,6,8])] 

Sin duda, puedo atravesar a y crear dos nuevas matrices. Pero quiero saber ¿proporciona Numpy algunas formas mejores?

De forma similar, para matriz multidimensional, p. Ej.

array([[1, 2, 3], 
     [4, 5, 6], 
     [7, 8, 9], 
     [2, 4, 7]]) 

que quieren dividir de acuerdo a la primera columna < 3 y> = 3, que es resultado:

[array([[1, 2, 3], 
     [2, 4, 7]]), 
array([[4, 5, 6], 
     [7, 8, 9]])] 

¿Hay mejores maneras en lugar de atravesarlo? Gracias.

Respuesta

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import numpy as np 

def split(arr, cond): 
    return [arr[cond], arr[~cond]] 

a = np.array([1,3,5,7,2,4,6,8]) 
print split(a, a<5) 

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[2,4,7]]) 
print split(a, a[:,0]<3) 

Esto produce el siguiente resultado:

[array([1, 3, 2, 4]), array([5, 7, 6, 8])] 

[array([[1, 2, 3], 
     [2, 4, 7]]), array([[4, 5, 6], 
     [7, 8, 9]])] 
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importa, I goofed. Es un método, no un nombre global. Continuar .. – Daenyth

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¡Rebanada impresionante! Nunca conozco este método antes. Es hora de leer cuidadosamente el documento numpy ... ¡Gracias! – Clippit

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¿No 'arr [cond], arr [~ cond] 'significa que prueba cada elemento de la matriz para la misma condición dos veces? – endolith

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