NumPy/Scipy 中的向量化索引/切片？

Question

我有一个数组A，还有一组切片的索引（s,t），我们把这个列表叫做L。

我想找出A[s1:t1], A[s2:t2]等这些切片的85百分位数。

有没有办法在numpy中把这些操作变得简单一些？

ans = []
for (s,t) in L:
   ans.append( numpy.percentile( A[s:t], 85) ); 

看起来有点麻烦。

非常感谢！

附注：可以假设s1 < s2，t1 < t2……这其实就是一个滑动窗口的百分位数问题。

Answer 1

因为你在处理的是不均匀的区间（也就是说，切片的大小不一样），所以不，没办法让numpy通过一个函数调用来完成这个。

如果是均匀的切片大小，那就可以用一些技巧来实现，就像@eat评论的那样。

不过，使用列表推导式有什么问题呢？它和你上面的循环是完全一样的，只是看起来“更干净”，如果你在担心这个的话。

ans = [numpy.percentile(A[s:t], 85) for s,t in L]