Python刪除數組中的所有負值

Question

刪除數組中的負數元素的最有效方法是什麼？我已嘗試numpy.delete和Remove all specific value from array以及x[x != i]的代碼。

爲：

import numpy as np 
x = np.array([-2, -1.4, -1.1, 0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2]) 

我想用一個數組來結束：

[0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2] 

Answer 1

In [2]: x[x >= 0] 
Out[2]: array([ 0. , 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10. , 14. , 16.2]) 

Answer 2

有可能是一個很酷的方式做，這是numpy的，因爲numpy的是魔術給我，但：

x = np.array([ num for num in x if num >= 0 ]) 

Answer 3

numpy：

b = array[array>=0] 

例子：

>>> import numpy as np 
>>> arr = np.array([-2, -1.4, -1.1, 0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2]) 
>>> arr = arr[arr>=0] 
>>> arr 
array([ 0. , 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10. , 14. , 16.2]) 

Answer 4

如果性能是很重要的，你可以採取的事實，即你的np.array進行排序，並使用numpy.searchsorted

例如：

In [8]: x[np.searchsorted(x, 0) :] 
Out[8]: array([ 0. , 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10. , 14. , 16.2]) 

In [9]: %timeit x[np.searchsorted(x, 0) :] 
1000000 loops, best of 3: 1.47 us per loop 

In [10]: %timeit x[x >= 0] 
100000 loops, best of 3: 4.5 us per loop 

隨着陣列尺寸的增加，性能差異將會增加因爲np.searchsorted執行的二進制搜索是O（log n）與O（n）線性搜索x >= 0正在執行的操作。

In [11]: x = np.arange(-1000, 1000) 

In [12]: %timeit x[np.searchsorted(x, 0) :] 
1000000 loops, best of 3: 1.61 us per loop 

In [13]: %timeit x[x >= 0] 
100000 loops, best of 3: 9.87 us per loop