Numpy : 범위 내의 요소 찾기

Numpy : 범위 내의 요소 찾기

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예를 들어 숫자 배열이 numpy입니다.

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])  

특정 범위 내의 모든 요소를 ​​찾고 싶습니다. 예를 들어 범위가 (6, 10)이면 답은 (3, 4, 5) 여야합니다. 이를 수행하는 내장 함수가 있습니까?

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np.where인덱스를 가져오고 np.logical_and두 가지 조건을 설정 하는 데 사용할 수 있습니다 .

import numpy as np
a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])

np.where(np.logical_and(a>=6, a<=10))
# returns (array([3, 4, 5]),)

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@deinonychusaur의 회신에서와 같이 더 간결합니다.

In [7]: np.where((a >= 6) & (a <=10))
Out[7]: (array([3, 4, 5]),)

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나는 a당신이 준 예제에서 정렬되어 있기 때문에 이것을 추가 할 것이라고 생각했습니다 .

import numpy as np
a = [1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56] 
start = np.searchsorted(a, 6, 'left')
end = np.searchsorted(a, 10, 'right')
rng = np.arange(start, end)
rng
# array([3, 4, 5])

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a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = a[(a>2) & (a<8)]

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이 코드 조각은 두 값 사이에있는 numpy 배열의 모든 숫자를 반환합니다.

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56] )
a[(a>6)*(a<10)]

다음과 같이 작동합니다. (a> 6) True (1) 및 False (0)가있는 numpy 배열을 반환하므로 (a <10)도 마찬가지입니다. 두 문이 모두 True (1x1 = 1이기 때문에) 또는 False (0x0 = 0 및 1x0 = 0이기 때문에) 인 경우이 두 가지를 함께 곱하면 True가있는 배열을 얻을 수 있습니다.

a [...] 부분은 대괄호 사이의 배열이 True 문을 반환하는 배열 a의 모든 값을 반환합니다.

물론 예를 들어 다음과 같이 더 복잡하게 만들 수 있습니다.

...*(1-a<10) 

"and Not"문과 유사합니다.

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s=[52, 33, 70, 39, 57, 59, 7, 2, 46, 69, 11, 74, 58, 60, 63, 43, 75, 92, 65, 19, 1, 79, 22, 38, 26, 3, 66, 88, 9, 15, 28, 44, 67, 87, 21, 49, 85, 32, 89, 77, 47, 93, 35, 12, 73, 76, 50, 45, 5, 29, 97, 94, 95, 56, 48, 71, 54, 55, 51, 23, 84, 80, 62, 30, 13, 34]

dic={}

for i in range(0,len(s),10):
    dic[i,i+10]=list(filter(lambda x:((x>=i)&(x<i+10)),s))
print(dic)

for keys,values in dic.items():
    print(keys)
    print(values)

산출:

(0, 10)
[7, 2, 1, 3, 9, 5]
(20, 30)
[22, 26, 28, 21, 29, 23]
(30, 40)
[33, 39, 38, 32, 35, 30, 34]
(10, 20)
[11, 19, 15, 12, 13]
(40, 50)
[46, 43, 44, 49, 47, 45, 48]
(60, 70)
[69, 60, 63, 65, 66, 67, 62]
(50, 60)
[52, 57, 59, 58, 50, 56, 54, 55, 51]  

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a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])
np.argwhere((a>=6) & (a<=10))

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이것은 가장 예쁘지는 않지만 모든 차원에서 작동합니다.

a = np.array([[-1,2], [1,5], [6,7], [5,2], [3,4], [0, 0], [-1,-1]])
ranges = (0,4), (0,4) 

def conditionRange(X : np.ndarray, ranges : list) -> np.ndarray:
    idx = set()
    for column, r in enumerate(ranges):
        tmp = np.where(np.logical_and(X[:, column] >= r[0], X[:, column] <= r[1]))[0]
        if idx:
            idx = idx & set(tmp)
        else:
            idx = set(tmp)
    idx = np.array(list(idx))
    return X[idx, :]

b = conditionRange(a, ranges)
print(b)

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np.clip()동일한 결과를 얻기 위해 사용할 수 있습니다 .

a = [1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56]  
np.clip(a,6,10)

그러나 각각 6과 10보다 작은 값과 큰 값을 보유합니다.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/13869173/numpy-find-elements-within-range