给定距离和值数组，返回numpy中已排序的筛选值

Question

我不知道这个问题的题目应该是什么。但是假设我们有两个数组，值和距离

values = np.array([[-1,-1,-1],
                   [1, 2, 0],
                   [-1,-1,-1]])

distances = np.array([[1,2,3],
                      [6,5,4],
                      [7,8,9]])

我想得到非负的值，并根据距离数组按相应的距离排列

在上面的例子中，正值是[1,2,0]，距离是[6,5,4]。因此，如果按其相应的距离排序，我想用[0,2,1]作为答案

我的代码在下面。它的工作，但希望有一个解决方案，只是使用numpy。我相信这会比这更有效：

import numpy as np   
import heapq

def get_sorted_values(seek_val, values, distances):
    r, c = np.where(values >= seek_val)

    di = distances[r, c]
    vals = values[r, c]

    print("di", di)
    print("vals", vals)

    if len(di) >= 1:

        heap = []
        for d, v in zip(di,vals):
            heapq.heappush(heap, (d,v))

        lists = []
        while heap:
            d, v = heapq.heappop(heap)
            lists.append(v)

        return lists

    else:
        ## NOTHING FOUND
        return None

输入：

seek_val = 0
values = np.array([[-1,-1,-1],
                   [1,2,0],
                   [-1,-1,-1]])
distances = np.array([[1,2,3],
                      [6,5,4],
                      [7,8,9]])

print("Ans:",get_sorted_values(seek_val, values, distances))

输出：

di [6 5 4]
vals [1 2 0]
Ans: [0, 2, 1]

Answer 1

“一行”：

values[np.where(values >= 0)][np.argsort(distances[np.where(values >= 0)])]  

Out[981]: array([0, 2, 1])  

重复np.where(values >= 0)是低效的，如果values很大，可能会产生一个变量

v_indx = np.where(values >= 0)
values[v_indx][np.argsort(distances[v_indx])]

Answer 2

试试^{}

import numpy as np
values = np.array([[-1,-1,-1],
                   [ 1, 2, 0],
                   [-1,-1,-1]])
distances = np.array([[1, 2, 3],
                      [6, 5, 4],
                      [7, 8, 9]])
print(values[values >= 0])
# [1 2 0]
print(distances[values >= 0])
# [6 5 4]
print('Ans:', values[values >= 0][np.argsort(distances[values >= 0])])
# Ans: [0 2 1]