过滤numpy数组中的负值答案

【问题标题】：filtering negative values in a numpy array过滤numpy数组中的负值
【发布时间】：2021-10-05 09:54:16
【问题描述】：

我正在尝试编写一个 numpy 函数来显示数组中小于 0 的值的数量。我怎么能做到这一点？

import numpy as np

array = np.array([10,4,3,5,6,67,3,-12,5,-6,-7])

预期输出：

【问题讨论】：

你可以得到一个满足你条件的布尔数组并调用 sum:(array < 0).sum().

标签： python arrays numpy indexing filter

【解决方案1】：

您可以使用以下方式打印它：

print(sum([i for i in array if i < 0]))

你可以将它设置为一个变量：

lessThanZero = sum([i for i in array if i < 0])

做了一个基准（各种）

import datetime
import numpy
numpySum=0
forLoop=0
test = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
for k in range(1000):
    a = datetime.datetime.now()
    for j in range(100):
        z = (test<5).sum()
    b = datetime.datetime.now() - a
    a = datetime.datetime.now()
    for j in range(100):
        z = [i for i in test if i < 5]
    a = datetime.datetime.now() - a
    if b<a:numpySum+=1
    else: forLoop+=1
    
print(numpySum, forLoop)

3 次运行的输出：

633 367
752 248
714 286

似乎 numpy 总和更快：D

这是一个大小为 10 的数组。我再次尝试了大小为 1000 的数组，并且每次都赢得了 numpy sum 的答案！

【讨论】：

这将给出负值的总和而不是计数。
这不是处理 numpy 数组的方法。这将在 python 时间运行，但原生 numpy 方法将在 C 时间运行（可能快几个数量级）
我用numpy的不多，所以想测试一下。谢谢@roganjosh，这完全有道理。 numpy 显然赢了。

【解决方案2】：

只需将数组与一个值进行比较（即负值小于零），然后调用sum，因为您只需要计数。

>>> array = np.array([10,4,3,5,6,67,3,-12,5,-6,-7])
>>> (array<0).sum()
3

如果您想要这些值而不仅仅是计数，那么使用掩码来获取这些值

>>> array[array<0]
array([-12,  -6,  -7])

【讨论】：

我从来没有意识到列表是这样做的，这只是一个 numpy 数组吗？
是的，它是 numpy