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numpy数组的高效阈值filter

我需要过滤一个数组来删除低于特定阈值的元素。 我目前的代码是这样的： threshold = 5 a = numpy.array(range(10)) # testing data b = numpy.array(filter(lambda x: x >= threshold, a)) 问题是，这将创build一个临时列表，使用lambda函数（慢）的filter。 由于这是一个相当简单的操作，也许有一个numpy函数以高效的方式执行，但我一直无法find它。 我认为，另一种方法来实现这一点可能是sorting数组，find阈值的索引，并从该索引开始返回一个切片，但即使这将是更快的小input（它不会明显无论如何），随着input规模的增长，其确实渐近地变得不太有效。 有任何想法吗？ 谢谢！ 更新 ：我也进行了一些测量，当input是100.000.000条目时，sorting+分片仍然比纯pythonfilter快两倍。 In [321]: r = numpy.random.uniform(0, 1, 100000000) In [322]: %timeit test1(r) # filter 1 loops, best of 3: 21.3 s per loop In [323]: %timeit test2(r) # sort and […]