问题描述
在Matlab中，如果要在给定值条件的情况下获取向量中值的子集，请执行以下操作：
negative_values = vec(vec<0)
positive_values = vec(vec>0)
我目前正在使用自制函数在Python中执行此操作，但这有点繁重。 有没有更优雅的方式进行处理或我不知道的标准功能？ 我希望能够简明地做类似的事情
negative_values = val.index(val<0)
positive_values = val.index(val>0)
但是显然，这不适用于list.index()因为它不应该将表达式作为参数。
1楼
您可以在numpy使用该语法：
import numpy
a = numpy.arange(10)
--> a = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
a[a > 5]
--> array([6, 7, 8, 9])
2楼
您可以像这样使用列表理解作为过滤器
numbers = [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
negatives = [number for number in numbers if number < 0]
print negatives
# [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1]
positives = [number for number in numbers if number >= 0]
print positives
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
或者，您可以使用功能，如下所示
negatives = filter(lambda number: number < 0, numbers)
positives = filter(lambda number: number >= 0, numbers)
3楼
您需要使用numpy ，它是matlab的替代设计：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.arange(-5, 5)
In [3]: a
Out[3]: array([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4])
In [4]: a[a>0]
Out[4]: array([1, 2, 3, 4])
In [5]: np.where(a>0) #used to find the indices where the condition matches
Out[5]: (array([6, 7, 8, 9]),)
In [6]: np.where(a%2==0)
Out[6]: (array([1, 3, 5, 7, 9]),)