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2次元配列のある範囲において特定要素のインデックスを抽出する方法

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numpy.arrayなどではなく、単純なリスト(list=[][])があります。このlistのある範囲において、ある数字が格納されているインデックスを、新たなリストに格納したいです。

2100×4600の行列を格納したlist[y][x]の32行から68行まで、2列目から8列目までの範囲の中で0.4が含まれているインデックスを、新たなリストにind=[x,y,x,y,x,y…]と格納したいです。現在はチェックのために(68-32)×(8-2)要素ですが、今後は125万要素の範囲を5箇所ほど設けて行いたいと考えています。

2100×4600の全てから0.4が含まているインデックスを見つけるコードは下記の様に書けました。

ind=[]
for y, row in enumerate(list):
    for i in range(int((sum(len(v) for v in list))/len(list))):
        try:
            ind.append(row.index(0.4))
            ind.append(y)
            break
        except ValueError:
            pass

上記のプログラムを回すと処理に10分ほどかかり、これ以上、処理に時間がかるることはできれば避けたいです。そんため上記のプログラムで所得したインデックスリストから、範囲以外の物を削除していくというのは、極力避けたいです。

宜しくお願い致します。

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  • hayataka2049

    2019/09/29 18:26

    インデントがめちゃくちゃですが、これで動きますか? 間違っているなら質問文を編集して修正しておいてください。

    キャンセル

  • jasa

    2019/09/29 18:42

    ご指摘ありがとうございます。
    for iとtryの行が逆になっていました。お手数おかけして申し訳ありませんでした。

    キャンセル

  • meg_

    2019/09/29 19:17

    「list」は変数名には使用しない方が良いかと思います。

    キャンセル

  • jasa

    2019/09/29 19:30

    なるほど。関数名なんですね。
    勉強になります。ありがとうございます。

    キャンセル

回答 2

+1

ちょっと不格好ですが、以下のようにnumpy.whereを使ってもできます。

# テストデータ
a = np.zeros((2100,4600))
a[32,2] = a[33,3] = 0.4
lst = a.tolist()

a = np.array(lst)
ret = np.where(a[32:69,2:9] == 0.4)
ind = []
for x,y in zip(ret[0] + 32, ret[1] + 2):
    ind.extend((x,y))

print(ind) # [32, 2, 33, 3]

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  • 2019/09/29 23:05

    ありがとうございました。

    キャンセル

checkベストアンサー

0

たかだか216要素の探索なので、愚直に二重ループで書くのが良いかと。indexとか使うとかえってややこしくなります。

ind = []
for i in range(31, 68):  # 行
    for j in range(2, 7):  # 列
        if lst[i][j] == 0.4:
            ind.append(j)
            ind.append(i)

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  • 2019/09/29 19:28

    現在はチェックのために216要素ですが、今後は125万要素の範囲を5箇所ほど設けて行いたいと考えています。割愛してしまい申し訳ありませんでした。

    この場合でも理にかなっているのでしょうか?
    宜しくお願い致します。

    キャンセル

  • 2019/09/29 19:39

    探索範囲が125万*5ってこと? それだとnumpyとかうまく使った方が効率がいいでしょう(場合によってはnumbaやcythonが要るかもしれないし、そもそも線形探索以外にやりようがないのかも考えるべきとか)。
    あと浮動小数点数を直接比較するのは良いのでしょうか?

    キャンセル

  • 2019/09/29 22:51

    ありがとうございました。
    試しにfor分で、100万要素を走査しましたが、私のコードより相当早く回りました。ありがとうございました。

    キャンセル

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