基于另一个数组“对数”拆分数组中的值答案

【问题标题】：Splitting values in an array 'logarithmically' / based on another array基于另一个数组“对数”拆分数组中的值
【发布时间】：2020-08-11 00:21:18
【问题描述】：

我有一个二维数组，其中每个元素都是傅立叶变换。我想“对数”分割变换。例如，让我们取其中一个数组并将其命名为a：

a = np.arange(0, 512)

# I want to split a into 'bins' defined by b, below:
b = np.array([0] + [10 * 2**i for i in range(6)]) # [0, 10, 20, 40, 80, 160, 320, 640]

我想做的是类似于使用np.split，除了我想根据数组b 将值拆分为“bins”，这样a 在[0, 10) 之间的所有值都是在一个 bin 中，[10, 20) 之间的所有值在另一个 bin 中，等等。

我可以在某种复杂的 for 循环中做到这一点：

split_arr = []
for i in range(1, len(b)):
    fbin = []
    for amp in a:
        if (amp >= b[i-1]) and (amp < b[i]):
            fbin.append(amp)
    split_arr.append(fbin)

我有很多数组要拆分，这也很丑（只是我的看法）。有没有更好的办法？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

你可以这样做，使用np.split：

np.split(a, np.searchsorted(a,b))

如果你的数组a没有排序，在上面的命令之前排序：

a = np.sort(a)

np.searchsorted 查找 b 中的值的位置，这些值将插入到排序数组 a 中。换句话说，np.searchsorted 会找到您想要拆分阵列的位置。如果您不想在开头出现空数组，只需从 b 中删除 0。

【讨论】：

刚刚计时。快速而简洁。我很高兴我等了几分钟来查看答案。我现在正在文档中查找np.searchsorted，因为我想进一步了解它。谢谢。
@rocksNwaves 欢迎您。我添加了另一行以获得更多解释。希望能帮助到你。如果它解决了您的问题，请随时接受答案。谢谢。
所以这可能假设 a 首先是排序的......这就是它如此之快的原因。如果a 未排序，则需要考虑排序成本。仍然可能是最有效的方法，尤其是对于大型数组。
@Julien 是的，谢谢您的来信。已添加到帖子中。

【解决方案2】：

首先，您可以通过使用列表推导来减少“丑陋”：

split_arr = [[amp for amp in a if (amp >= b[i-1]) and (amp < b[i])] for i in range(1, len(b))]

然后您可以使用 numpy 快速并行化功能应用相同的逻辑（它的好处是看起来更干净）：

split_arr = [a[(a >= b[i-1]) & (a < b[i])] for i in range(1, len(b))]

比较：

%timeit [[amp for amp in a if (amp >= b[i-1]) and (amp < b[i])] for i in range(1, len(b))]
1.29 ms ± 109 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit [a[(a >= b[i-1]) & (a < b[i])] for i in range(1, len(b))]
35.9 µs ± 4.52 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

【讨论】：

我真的很想知道投反对票的原因...