修改numpy数组的更快方法

Question

我有一个大的numpy数组，有400万行和4列（shape=（4000000,4））

我需要根据第四列中的值修改/减少行数。 例如，数据集中的几行如下所示：

a = np.array([[1.32, 24.42, 224.21312, 0],[1.32, 24.42, 224.21312, 0],[1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 0]]);

我的结果应该如下（只有最后一列值为1的行）

b = [1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 1]

遍历每一行的for循环需要很长时间来处理。你知道吗

我有200个这样的数组，所以我已经在为每个数组使用多处理了。你知道吗

寻找建议。你知道吗

Answer 1

这对你有用吗？你知道吗

a[a[:,3] == 1]

提供：

array([[  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ],
       [  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ]])

Answer 2

您可以将其转换为dataframe并在那里操作操作，然后再转换回数组：

df = pd.DataFrame(a)
df = df[df[3] == 1]
a = df.as_matrix()

输出：

array([[  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ],
       [  1.32   ,  24.42   , 224.21312,   1.     ]])