给定距离和值数组，在 numpy 中返回排序后的过滤值答案

【问题标题】：Given distances and values array, return sorted filtered values in numpy给定距离和值数组，在 numpy 中返回排序后的过滤值
【发布时间】：2018-01-16 01:43:43
【问题描述】：

我不确定这个问题的标题应该是什么。但是假设我们有 2 个数组、值和距离。

values = np.array([[-1,-1,-1],
                   [1, 2, 0],
                   [-1,-1,-1]])

distances = np.array([[1,2,3],
                      [6,5,4],
                      [7,8,9]])

我想获取非负值，并根据距离数组按其对应的距离对它们进行排序。

所以在上面的例子中，正值是[1,2,0]，它的距离是[6,5,4]。因此，如果按其对应的距离排序，我希望[0,2,1] 作为答案。

我的代码如下。它可以工作，但希望有只使用 numpy 的解决方案。我相信这会比这更有效率：

import numpy as np   
import heapq

def get_sorted_values(seek_val, values, distances):
    r, c = np.where(values >= seek_val)

    di = distances[r, c]
    vals = values[r, c]

    print("di", di)
    print("vals", vals)

    if len(di) >= 1:

        heap = []
        for d, v in zip(di,vals):
            heapq.heappush(heap, (d,v))

        lists = []
        while heap:
            d, v = heapq.heappop(heap)
            lists.append(v)

        return lists

    else:
        ## NOTHING FOUND
        return None

输入：

seek_val = 0
values = np.array([[-1,-1,-1],
                   [1,2,0],
                   [-1,-1,-1]])
distances = np.array([[1,2,3],
                      [6,5,4],
                      [7,8,9]])

print("Ans:",get_sorted_values(seek_val, values, distances))

输出：

di [6 5 4]
vals [1 2 0]
Ans: [0, 2, 1]

【问题讨论】：

标签： python arrays sorting numpy

【解决方案1】：

“一个班轮”：

values[np.where(values >= 0)][np.argsort(distances[np.where(values >= 0)])]  

Out[981]: array([0, 2, 1])

重复np.where(values >= 0) 效率低下，如果values 很大，可能会产生变量

v_indx = np.where(values >= 0)
values[v_indx][np.argsort(distances[v_indx])]

【讨论】：

【解决方案2】：

试试np.argsort

import numpy as np
values = np.array([[-1,-1,-1],
                   [ 1, 2, 0],
                   [-1,-1,-1]])
distances = np.array([[1, 2, 3],
                      [6, 5, 4],
                      [7, 8, 9]])
print(values[values >= 0])
# [1 2 0]
print(distances[values >= 0])
# [6 5 4]
print('Ans:', values[values >= 0][np.argsort(distances[values >= 0])])
# Ans: [0 2 1]

【讨论】：