将数组中的低值归零的最快方法？

Question

假设我有100000个浮点数组，每个数组有100个元素。我需要最大的X个值，但前提是它们大于Y。任何与此不匹配的元素都应设置为0。在Python中，最快的方法是什么？必须维持秩序。大多数元素已设置为0。

样本变量：

array = [.06, .25, 0, .15, .5, 0, 0, 0.04, 0, 0]
highCountX = 3
lowValY = .1

预期结果：

array = [0, .25, 0, .15, .5, 0, 0, 0, 0, 0]

Answer 1

在纽比有一个特别的面具班，正是这样做的。可以基于任何前提条件“屏蔽”元素。这比指定零更好地表示您的需要：适当时，numpy操作将忽略屏蔽值（例如，查找平均值）。

>>> from numpy import ma
>>> x = ma.array([.06, .25, 0, .15, .5, 0, 0, 0.04, 0, 0])
>>> x1 = ma.masked_inside(0, 0.1) # mask everything in 0..0.1 range
>>> x1
masked_array(data = [-- 0.25 -- 0.15 0.5 -- -- -- -- --],
         mask = [ True False True False False True True True True True],
   fill_value = 1e+20)
>>> print x.filled(0) # Fill with zeroes
[ 0 0.25 0 0.15 0.5 0 0 0 0 0 ]

作为一个附加的好处，如果需要，在matplotlib可视化库中可以很好地支持屏蔽数组。

Docs on masked arrays in numpy