いくつかのしきい値を超える数字の1D配列のすべての値のインデックスを抽出しようとしています。配列の長さは1e9です。NumPy'sのスピードアップ機能
私のアプローチはNumPyで次のようである：
idxs = where(data>threshold)
これは受け入れられない上向きに20分のものを取ります。この機能をどのようにスピードアップできますか？または、より速い選択肢がありますか？
（具体的には、それは1.86 GHzのIntel、4ギガバイトのRAM他に何もしない、10.6.7を実行しているのMac OS X上で長いことかかります。）
mask arrayを試してみてください。これにより、同じデータのビューが作成されます。
ので、構文は次のようになります。
b=a[a>threshold]
bが新しい配列（ここでとは違って）が、要素がインデックスにブール値を満たすの観点ではありません。
例：私のマシン上で
import numpy as np
import time
a=np.random.random_sample(int(1e9))
t1=time.time()
b=a[a>0.5]
print(time.time()-t1,'seconds')
は、その印刷し22.389815092086792 seconds
編集
私はnp.whereと同じことを試みたが、それだけの速さです。私は疑いがあります：配列からこれらの値を削除していますか？
私がそうしているのであれば、それは意図的ではありません。私の構文はあなたのものと同じです。どのように私は何かを削除することができますか？私はそれが遅い時間を説明することに同意します。 – mac389
np.whereを実行したり、しきい値を下回った値を削除するのに20分かかりますか？ –
np.whereを実行するのに20分かかります – mac389
辞書から各変数を呼び出すことは重要ですか？私。 'data'は本当に' data ['timeseries'] 'であり、閾値は実際には' data [threshold] [spikes] 'です。私は2番目の変数がスカラーであると確信しています。 – mac389