我希望将一个函数应用于numpy数组的每一行。如果此函数的值为true，则将保留该行，否则将其丢弃。例如，我的功能可能是:
def f(row):
if sum(row)>10: return True
else: return False
我想知道是否有类似的东西:
np.apply_over_axes()
它将一个函数应用于numpy数组的每一行并返回结果。我希望有这样的东西:
np.filter_over_axes()
这会将一个函数应用于numpy数组的每一行，并且仅返回该函数返回true的行。像这样吗还是应该只使用for循环？
参考方案
理想情况下，您将能够实现函数的矢量化版本并将其用于boolean indexing。对于绝大多数问题，这是正确的解决方案。 Numpy提供了许多功能，它们可以作用于各个轴以及所有基本操作和比较，因此最有用的条件应该是可矢量化的。
import numpy as np
x = np.random.randn(20, 3)
x_new = x[np.sum(x, axis=1) > .5]
如果您绝对确定不能完成上述操作，建议您使用列表推导(或 np.apply_along_axis )创建一个布尔数组以作为索引。
def myfunc(row):
return sum(row) > .5
bool_arr = np.array([myfunc(row) for row in x])
x_new = x[bool_arr]
这将以相对干净的方式完成工作，但比矢量化版本要慢得多。一个例子:
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
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