如何截断一个numpy数组，使其值大于指定值？

Question

与这个Matlab问题类似，我想知道如何通过截断超过特定阈值的值来截断numpy数组。所讨论的数组值是按升序排列的。

import numpy as np
a=np.linspace(1,10,num=10)
truncatevalue = 5.5

我该如何生成一个数组，其中包含小于truncatevalue的a的值，并且只包括这些值？在这种情况下，结果数组将是：

a_truncated=([1., 2., 3., 4., 5.])

额外奖励：实际上我有两个数组，想要根据其中一个数组中的值来截取这两个数组。

import numpy as np
a=np.linspace(1,10,num=10)
b=np.array([19, 17, 15, 14, 29, 33, 28, 4, 90, 6])
truncatevalue = 5.5

b是一个任意的数组，我只是选择了一些数字作为明确的例子。我想以与截断a相同的方式截断b，使结果为：

a_truncated=([1., 2., 3., 4., 5.])
b_truncated=([19, 17, 15, 14, 29])

我不确定是否只需简单地重复获取a_truncated所需的步骤，因此我想将其包含在内，以防需要执行其他操作。

- NeutronStar

Answer 1

你可以使用布尔索引：

您可以使用布尔索引：

>>> a = np.linspace(1, 10, num=10)
>>> truncatevalue = 5.5
>>> a_truncated = a[a < truncatevalue]
>>> a_truncated
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.])

基本上，a < truncatevalue 返回一个布尔数组，指示a的元素是否符合条件。使用此布尔数组索引a会返回a的视图，其中每个元素的索引为True。

因此，对于您问题的第二部分，您只需要执行以下操作：

>>> b = np.array([19, 17, 15, 14, 29, 33, 28, 4, 90, 6])
>>> b_truncated = b[a < truncatevalue]
>>> b_truncated
array([19, 17, 15, 14, 29])

- Alex Riley

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你需要 a_truncated = a[a < truncatevalue] 吗？ - NeutronStar

@Joshua - 在你的例子中，要返回a_truncated或b_truncated，你只需要使用布尔数组a < truncatevalue。只要定义了a、b和truncatevalue，就可以找到任何一个数组。（你不需要先将a_truncated分配给a[a < truncatevalue]。） - Alex Riley

Answer 2

a_truncated = [value for value in a if value < truncateValue]

- Paymahn Moghadasian