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python - 如何加快 Numpy 中的行选择?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 06:12:15 25 4
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我有一个相当大的数据集 raw,我最初选择这样的行:

raw = np.array(Some Matrix)
selected = [r for r in raw if r[1] == '20130525' and r[2] < 120000]

但这真的很慢,有人知道如何使用 Numpy 的内置函数加快速度吗?

最佳答案

这将是标准的 numpythonic 方法:

selected = raw[(raw[:, 1] == '20130525') & (raw[:, 2] == 120000)]

但是如果你有一个 object 类型的数组,加速可能会很微弱,正如混合数据类型所暗示的那样。你到底在处理什么?可以改用 recarray 吗?

关于python - 如何加快 Numpy 中的行选择?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18050765/

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