numpy中的“as of”

Question

我想在 numpy 中实现一个“截至”操作符。具体来说，如果：

1. t1 是一个严格递增的时间戳的 n 维向量；
2. d1 是一个 n x p 的观察矩阵，其中第 i 行对应于 t1[i]；
3. t2 是一个同样严格递增的时间戳的 m 维向量；

我需要创建一个 m x p 的矩阵 d2，其中 d2[i] 就是 d1[j]，而 j 是满足 t1[j] <= t2[i] 的最大值。

换句话说，我需要根据 t2 中的时间戳获取 d1 的行。

用纯 Python 写这个很简单，但我想知道有没有办法避免使用解释型循环（因为 n、m 和 p 都很大）。

这些时间戳是 datetime.datetime 对象，观察值是浮点数。

编辑：对于那些无法满足 t1[j] <= t2[i] 的情况（也就是说，t2 中的某个时间戳早于所有 t1 中的时间戳），我希望得到 NaN 的行。

Answer 1

你最好的选择是 numpy.searchsorted()：

d1[numpy.searchsorted(t1, t2, side="right") - 1]

这个函数会帮你找到一个位置，告诉你在 t1 这个列表中，t2 的值应该插入到哪里，才能保持顺序。这里的 side="right" 和 - 1 是为了确保它的行为符合你的要求。

补充说明：如果你想在条件 t1[j] <= t2[i] 无法满足的地方得到 NaN（空值），你可以使用

nan_row = numpy.repeat(numpy.nan, d1.shape[1])
d1_nan = numpy.vstack((nan_row, d1))
d2 = d1_nan[numpy.searchsorted(t1, t2, side="right")]