我使用下面的方法屏蔽了排序的一維 numpy 數(shù)組（遵循此處提出的解決方案）：def get_from_sorted(sorted,idx): mask = np.zeros(sorted.shape, bool) mask[idx] = True return sorted[mask]python 方法在對索引進行屏蔽后返回數(shù)組idx。例如，如果 Sorted=np.array([0.1,0.2,0.3.0.4,0.5])和 idx= np.array([4,0,1]），則該方法get_from_sorted應該返回np.array([0.1,0.2,0.5])（注意原始數(shù)組中的順序被保留。）問題：我需要獲取屏蔽后數(shù)組中項目的索引與原始列表中項目的索引之間的映射。在上面的例子中，這樣的映射是0 -> 01 -> 12 -> 5因為 0.1、0.2 和 0.5 分別位于 中的第 0 位、第 1 位和第 5 位sorted。如何有效地對該映射進行編程？對效率的要求：效率是我解決問題的關鍵。這里，“idx”和“sorted”都是一個包含 100 萬個元素的一維數(shù)組，idx 是一個包含約 50 萬個元素的一維數(shù)組（取自圖像處理應用程序）。因此，針對原始數(shù)組逐一或以矢量化方式檢查屏蔽數(shù)組的元素（例如使用 np.where）在我的情況下表現(xiàn)不佳。理想情況下，屏蔽數(shù)組和原始排序數(shù)組中的索引之間應該存在相對簡單的數(shù)學關系。任何想法？
3 回答
慕沐林林
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有一個問題我不清楚。它可以有多種解釋。
mask -> idx（按升序排列）：
讓我嘗試一下這個相當大的數(shù)據(jù)集（10M 的值，其中 10% 是True）：
x = np.random.choice(a=[False, True], size=(10000000,), p=[0.9, 0.1])
在這種情況下，使用np.where是非常有效的：
%timeit np.where(x)[0]
%timeit x.nonzero()[0]
%timeit np.arange(len(x))[x]
24.8 ms ± 551 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
24.5 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
52.4 ms ± 895 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
排序的隨機項 -> idx （按升序）：
如果您丟失了對需要從中獲取的項目位置的任何引用sorted，您仍然可以查找idx是否沒有重復的項目。這是O(n logn)：
x = np.random.choice(a=[False, True], size=(10000000,), p=[0.9, 0.1])
arr = np.linspace(0,1,len(x))
sub_arr = arr[x] %input data: skipping 90% of items
%timeit np.searchsorted(arr, sub_arr) %output data
112 ms ± 2.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
idx（任意順序）-> idx（升序）
這很簡單：
x = np.arange(10000000)
np.random.shuffle(x)
idx = x[:1000000] #input data: first 1M of random idx
%timeit np.sort(idx) #output data
65.3 ms ± 316 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
茅侃侃
TA貢獻1842條經驗 獲得超21個贊
如果您需要知道屏蔽條目的來源，可以使用np.where、np.nonzero或 之一np.flatnonzero。但是，如果您只需要獲取索引子集的起源，則可以使用我最近作為庫的一部分編寫的函數(shù) haggis:?1。haggis.npy_util.unmasked_index
給定mask一些掩碼元素的索引，您可以使用以下命令檢索原始位置的多維索引
unmasked_index(idx,?mask)
如果您需要它，還有一個反函數(shù)haggis.npy_util.masked_index，可以將多維輸入數(shù)組中的位置轉換為其在掩碼數(shù)組中的索引。
藍山帝景
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我假設（根據(jù)您的示例）原始列表是排序列表。在這種情況下，除非我誤解了，否則你只需這樣做：
idx.sort()
然后映射是i-> idx[i]
當然，如果原始順序idx很重要，請先復制一份。
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