Python 删除数组中的所有负值

Question

如何高效地从一个数组中去掉负数元素呢？我试过用 numpy.delete 和 去掉数组中特定的值，还有像 x[x != i] 这样的代码。

例如：

import numpy as np
x = np.array([-2, -1.4, -1.1, 0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2])

我想得到一个这样的数组：

[0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2]

Answer 1

我觉得用numpy来做这个事情可能有很酷的方法，因为对我来说，numpy就像魔法一样。不过：

x = np.array( [ num for num in x if num >= 0 ] )

Answer 2

在numpy中：

b = array[array>=0]

举个例子：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([-2, -1.4, -1.1, 0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2])
>>> arr = arr[arr>=0]
>>> arr
array([  0. ,   1.2,   2.2,   3.1,   4.4,   8.3,   9.9,  10. ,  14. ,  16.2])

Answer 3

如果性能很重要，你可以利用你的 np.array 已经排好序这个特点，使用 numpy.searchsorted 来提高效率。

举个例子：

In [8]: x[np.searchsorted(x, 0) :]
Out[8]: array([  0. ,   1.2,   2.2,   3.1,   4.4,   8.3,   9.9,  10. ,  14. ,  16.2])

In [9]: %timeit x[np.searchsorted(x, 0) :]
1000000 loops, best of 3: 1.47 us per loop

In [10]: %timeit x[x >= 0]
100000 loops, best of 3: 4.5 us per loop

随着数组大小的增加，性能差异会变得更加明显，因为 np.searchsorted 使用的是二分查找，效率是 O(log n)，而 x >= 0 使用的是线性查找，效率是 O(n)。

In [11]: x = np.arange(-1000, 1000)

In [12]: %timeit x[np.searchsorted(x, 0) :]
1000000 loops, best of 3: 1.61 us per loop

In [13]: %timeit x[x >= 0]
100000 loops, best of 3: 9.87 us per loop

Answer 4

在编程中，有时候我们会遇到一些问题，想要找到解决办法。StackOverflow是一个很棒的平台，大家可以在这里提问和回答问题。你可以把它想象成一个大型的问答社区，里面有很多经验丰富的程序员，他们乐于分享自己的知识和经验。

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In [2]: x[x >= 0]
Out[2]: array([  0. ,   1.2,   2.2,   3.1,   4.4,   8.3,   9.9,  10. ,  14. ,  16.2])