如何实现逻辑和数组长度？答案

【问题标题】：how to implement logical and on array length?如何实现逻辑和数组长度？
【发布时间】：2016-03-09 14:09:27
【问题描述】：

我需要翻译matlab代码

indexSelect0 = a.index1==0 & a.index2==wRange;

变成了一种快速的python风格。我的尝试是：

idx1=np.array(np.where(a['index2'][:,0]==wIndex2))
idx=np.array(np.where(a['index1'][:,0]==wIndex1))
indexSelect0 = ma.masked_array(idx,mask=[not (i in idx1[0,:]) for i in idx[0,:]])

但由于数组很长（超过 5M 的样本），因此需要一段时间。

问题可以表述为：我有一组由不同观察组成的数据。我有 2 个索引可以让我知道在哪里是什么。但我无法找到组合两个选项来过滤数据的正确方法。

希望清楚。

感谢您的帮助

【问题讨论】：

你的a 是什么？是数据框吗？能否提供样本数据？
a 是一个字典。如果 a 是数据框会更容易吗？

标签： python arrays matlab numpy logical-operators

【解决方案1】：

对于备份，我找到了答案。感谢 Anton 指导我使用 DataFrame

import pandas as pd
d = {'index1': a['index1'][:,0].squeeze(), 'index2': a['index2'][:,0].squeeze(), 'data': x}
df= pd.DataFrame(data=d)
y = df[(df.index1==wIndex1) & (df.index2==wIndex2)]

所以我使用 pandas 模块的 DataFrame 和布尔运算符来索引和选择数据（更多信息在这里 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html）。它运行良好：可读、编码简单且速度更快。

【讨论】：

【解决方案2】：

将struct 转换为dict 与您的MATLAB 完全等效的是：

indexSelect0 = (a['index1'] == 0) & (a['index2'] == wRange)

在我用了 5 年的笔记本电脑上，我能够在几秒钟内处理 1000 万个样本：

n = 10000000
a = {'index1': np.random.randint(0, 10, n), 'index2': np.random.randint(0, 10, n)}
wRange = 5
indexSelect0 = (a['index1'] == 0) & (a['index2'] == wRange)

【讨论】：