python - Numpy Arrays : Slice y-values array based on threshold, 然后相应地对 x 值数组进行切片

Question

问题很快，无法通过这些关键字找到答案。执行以下操作的更好方法是什么？

t = linspace(0,1000,300)    
x0 = generic_function(t)

x1 = x0[x0>0.8]
t1 = t[t>t[len(x0)-len(x1)-1]]

我使用 @t1 的操作让我觉得非常不符合 Python 风格且效率低下。有什么指点吗？

Answer 1

IIUC，您可以简单地重复使用剪切后的数组。例如:

>>> from numpy import arange, sin
>>> t = arange(5)
>>> t
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> y = sin(t)
>>> y
array([ 0.        ,  0.84147098,  0.90929743,  0.14112001, -0.7568025 ])

正如您已经完成的那样，您可以创建一个 bool 数组:

>>> y > 0.8
array([False,  True,  True, False, False], dtype=bool)

然后您可以使用它来过滤 t 和 y:

>>> t[y > 0.8]
array([1, 2])
>>> y[y > 0.8]
array([ 0.84147098,  0.90929743])

不使用len或涉及单调性假设。