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快速浏览一长串数组的方法
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<p>我有一个来自电生理记录的数据集,在hdf5文件中,以我的理解非常接近numpy阵列的形式存在,我正在尝试以最有效和最快速的方式访问它。你知道吗</p> <p><strong>让我解释一下:</strong>数据集是数组列表(2D数组?);每个数组包含x个通道(记录站点),通常在32-64个左右。你知道吗</p> <p><strong>问题如下:</strong>有数百万个数组,循环遍历每个数组需要花费很长时间。此外,我必须循环每个数组中的每个通道以检索值。你知道吗</p> <p>这是我的密码:</p> <pre><code>import h5py f_kwd = h5py.File("experiment1_100.raw.kwd", "r") # reads hdf5 file dset_data = f_kwd['recordings/0/data'] print (len(dset_data)) # prints 31646700 print (dset_data[0]) # prints the following [ 94 1377 208 202 246 387 1532 1003 460 665 810 638 223 363 990 78 -139 191 63 630 763 60 682 1025 472 1113 -137 360 1216 297 -71 -35 -477 -498 -541 -557 27776 2281 -11370 32767 -28849 -30243] list_value = [] for t_stamp in (dset_data): for value in t_stamp: if value > 400: list_value.append(value) </code></pre> <p>有没有办法让这更高效快捷? 我必须使用numpy吗?如果是,我如何才能做到这一点?我觉得我做错了什么。你知道吗</p> <p><strong>编辑:</strong> 以下是有关以下属性的数据集中第一个数组的其他信息:</p> <blockquote> <p>.shape -> (42,)<br/> .itemsize -> 2<br/> .dtype -> int16<br/> .size -> 42<br/> .ndim -> 1</p> </blockquote> <p><strong>编辑2:</strong> ..以及数据集本身:</p> <blockquote> <p>.shape -> (31646700, 42)<br/> .dtype -> int16<br/> .size -> 1329161400 </p> </blockquote>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这也许有帮助。第一次将nd arry改为1d arry;第二次排序;第三次查找数字的索引。在这种情况下,您确实需要迭代所有项。<br/></p> <pre><code>import numpy as np newData = dset_data.ravel() newData.sort() index = np.searchsorted(data,400) res = newData[:index ] </code></pre>
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