我可以在这里使用 lambda 表达式（从 numpy.core.records.recarray 中选择记录）吗？答案

【问题标题】：Can I use a lambda expression here (selecting records from a numpy.core.records.recarray)?我可以在这里使用 lambda 表达式（从 numpy.core.records.recarray 中选择记录）吗？
【发布时间】：2012-02-11 18:07:03
【问题描述】：

我有以下代码 sn-p，它将数据从 CSV 文件加载到 numpy.core.records.recarray：

r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=('dt', 'val'))
data = zip(date2num(r['dt']),r['val']) # Need to filter for records lying between two dates here ...

我只想“压缩”日期介于（例如）“2000-01-01”和 2000-03-01'之间的记录

我了解 lambda 函数的概念 - 但我以前没有使用过它们。如果我可以使用 lambda 过滤所需日期之间的记录，那就太酷了（如下面的伪代码所示）：

data = zip(lambda: date2num(r['dt']),r['val'] if r['dt'] > '2000-01-01' and r['dt'] < '2000-03-01' )

根据指定的索引（即日期）从 rec.array 中提取数据子集的 Pythonic 方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

由于您使用的是 numpy，因此不需要 lambda 函数来执行此类操作。

这里是一个例子，你可以用值作为 r["dt"] >= date(2000,1,1) 的数组，这将得到一个布尔数组，并使用“&”运算符，你可以按位计算和两个布尔数组。最后，使用一个bool数组作为索引，就可以得到True对应的值。

import pylab as pl
import StringIO
from datetime import date
data = """2000-01-01,3
1999-04-01,5
2000-01-11,4
2000-02-21,7
2000-08-12,8
"""

r = pl.csv2rec(StringIO.StringIO(data), delimiter=",", names=("dt","val"))
mask = (r["dt"] >= date(2000,1,1)) & (r["dt"] <= date(2000,3,1))

r2 = r[mask]

print zip(pl.date2num(r2["dt"]), r2["val"])

【讨论】：

+1 表示替代方法。让我想起了一点R ...我想知道这两个答案中哪个更有效？
@HomunculusReticulli 如果性能对您来说真的很重要，请查看 timeit 模块 docs.python.org/library/timeit.html - 它可以让您轻松测试两种替代方法。

【解决方案2】：

对于 list comprehensions 及其表兄弟解决的同一问题，Lambda（通常与 map 或 filter 结合使用）通常是一种不那么 Python 且清晰的解决方案。

[dt, val for dt, val in zip(date2num(r['dt'], r['val'])) if '2000-01-01' < r['dt'] < '2000-03-01']

【讨论】：