过滤numpy浮点数组中的整数答案

【问题标题】：Filter integers in numpy float array过滤numpy浮点数组中的整数
【发布时间】：2018-08-30 10:14:49
【问题描述】：

是否有任何内置函数可以丢弃整数并在numpy 中仅保留浮点数。

import numpy as np

input = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])

desired_ouput = some_function(input)
# Expected ouput
# desired_output = np.array([0.01, 2.001, 2.002])

【问题讨论】：

该数组中的所有值都是浮点数。 “float”并不意味着该值是非整数。

标签： python numpy

【解决方案1】：

掩码是否每个元素都等于它作为一个整数。

arr = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])
out = arr[arr != arr.astype(int)]
#np.array([0.01, 2.001, 2.002])

【讨论】：

【解决方案2】：

我不这么认为。我的方法是

import numpy as np
a = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])
mask = np.isclose(a, a.astype(int))

print(a[~mask])
#[ 0.01   2.001  2.002]

【讨论】：

作为一般规则，在比较浮点数时始终使用isclose。我不确定这里是否有必要，但赞成良好的做法。
盲目地遵循所谓的“好习惯”并不是一个好习惯。 isclose，取决于这些数字的来源，实际上可能是有害的。

【解决方案3】：

我知道没有内置函数。但是您可以自己创建一个：

import numpy as np

A = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])

def remove_ints(arr):
    return arr[~(arr == arr.astype(int))]

res = remove_ints(A)

array([ 0.01 ,  2.001,  2.002])

除此之外，您不应使用诸如input 之类的内置类作为变量名。

【讨论】：

【解决方案4】：

我一直使用np.equal 和np.mod：

>>> A[~np.equal(np.mod(A, 1), 0)]
array([0.01 , 2.001, 2.002])

【讨论】：

【解决方案5】：

如果你没有太多数据（短名单），也许不需要numpy：

>>> i = [0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002]
>>> a=[j for j in i if not j.is_integer()]
>>> a
['0.01', '2.001', '2.002']

否则请参阅 Joe Iddon 的回答

【讨论】：

scipy 的理念是永远不要使用for 来提高效率。

【解决方案6】：

我不知道任何内置函数，但您可以使用以下方法过滤这些浮点数：

filter(lambda x: int(str(x).split('.')[1]) != 0, input)

这里的 lambda 表达式检查小数位是否为零，我将其解释为整数。

【讨论】：

转换为字符串会丢失精度。例如 2.001 变为 2.0009999999999999。
什么？我刚刚尝试复制它，但[str(x) for x in input] 返回：['0.0', '0.01', '1.0', '2.0', '2.001', '2.002']?但即使我假设准确性下降，它也不会改变结果，因为在 int 转换后，'001' 不会显示为 0，就像 '00099999' 一样。
它发生在我的 python 中。实际上这些是 pandas 数据帧的索引，所以精度损失意味着，我无法通过 apply .loc 方法取回值。
嗯，如果你能找到一种复制效果的方法，这确实会非常有趣......

【解决方案7】：

不久前我有一个类似的问题：Numpy: Check if float array contains whole numbers。我目前知道的掩盖分数的最简单方法是

mask = ((input % 1) != 0)

然后您可以直接使用蒙版

output = input[mask]

困扰我的是没有内置函数可以快速确定浮点数的整数，所以我写了一个快速的ufunc，它为numpy提供了float.is_integer的功能。有兴趣可以从github下载编译：

from is_integer_ufunc import is_integer

output = input[~is_integer(input)]

我会看看 numpy 社区是否想考虑将类似的东西添加到核心库中。这个问题似乎经常出现，足以证明它的合理性。

【讨论】：