Ответ 1
В идеале вы сможете реализовать векторизованную версию своей функции и использовать ее для булевской индексации. Для подавляющего большинства проблем это правильное решение. Numpy предоставляет довольно много функций, которые могут действовать по различным осям, а также все основные операции и сравнения, поэтому большинство полезных условий должны быть векторизуемыми.
import numpy as np
x = np.random.randn(20, 3)
x_new = x[np.sum(x, axis=1) > .5]
Если вы абсолютно уверены, что не можете сделать выше, я бы предложил использовать понимание списка (или np.apply_along_axis
), чтобы создать массив bools индексировать с помощью.
def myfunc(row):
return sum(row) > .5
bool_arr = np.array([myfunc(row) for row in x])
x_new = x[bool_arr]
Это позволит выполнить работу относительно чистым способом, но будет значительно медленнее, чем векторная версия. Пример:
x = np.random.randn(5000, 200)
%timeit x[np.sum(x, axis=1) > .5]
# 100 loops, best of 3: 5.71 ms per loop
%timeit x[np.array([myfunc(row) for row in x])]
# 1 loops, best of 3: 217 ms per loop