は、だから私は、整数の2列numpyの配列を持っている

Question

2列目に1列に2つの値の範囲を二分し、最小値を取得し、言う：私は使用しています

tarray = array([[ 368, 322], 
     [ 433, 420], 
     [ 451, 412], 
     [ 480, 440], 
     [ 517, 475], 
     [ 541, 503], 
     [ 578, 537], 
     [ 607, 567], 
     [ 637, 599], 
     [ 666, 628], 
     [ 696, 660], 
     [ 726, 687], 
     [ 756, 717], 
     [ 785, 747], 
     [ 815, 779], 
     [ 845, 807], 
     [ 874, 837], 
     [ 905, 867], 
     [ 934, 898], 
     [ 969, 928], 
     [ 994, 957], 
     [1027, 987], 
     [1057, 1017], 
     [1086, 1047], 
     [1117, 1079], 
     [1148, 1109], 
     [1177, 1137], 
     [1213, 1167], 
     [1237, 1197], 
     [1273, 1227], 
     [1299, 1261], 
     [1333, 1287], 
     [1357, 1317], 
     [1393, 1347], 
     [1416, 1377]]) 

がにnp.searchsorted列0に値の下限と上限を二分する、すなわち、例えば241,361の両方が配列に二等分することができる。

ranges = [array([241, 290, 350, 420, 540, 660, 780, 900]), 
array([ 361, 410, 470, 540, 660, 780, 900, 1020])] 

、例えば：np.searchsorted：

これは、次いで、その結果（TARRAYの[0]、の範囲である）2つの得られた配列の各位置の範囲である

array([[ 0, 0, 0, 1, 5, 9, 13, 17], 
     [ 0, 1, 3, 5, 9, 13, 17, 21]]) 

値。私がしたいことは、得られたスライスの列1に最小値の位置を得ることです。 （searchsortedの結果は、2列配列「F」である場合）など、ここで私はイテレーションを経て、Pythonで簡単に何を意味するかです：

f = array([[ 0, 0, 0, 1, 5, 9, 13, 17], 
     [ 0, 1, 3, 5, 9, 13, 17, 21]]) 

for i,(x,y) in enumerate(zip(*f)): 
    if y - x: 
     print ranges[1][i], tarray[x:y] 

結果は次のとおりです。

今

410 [[368 322]] 
470 [[368 322] 
[433 420] 
[451 412]] 
540 [[433 420] 
[451 412] 
[480 440] 
[517 475]] 
660 [[541 503] 
[578 537] 
[607 567] 
[637 599]] 
780 [[666 628] 
[696 660] 
[726 687] 
[756 717]] 
900 [[785 747] 
[815 779] 
[845 807] 
[874 837]] 
1020 [[905 867] 
[934 898] 
[969 928] 
[994 957]] 

私が欲しいものを説明します：私は列1

e.g 540 [[433 420] 
[451 412] 
[480 440] 
[517 475]] 

で最小値を持つ行が、私は最終的な結果は、（[451 412]のように）412

になりたいたいスライスの範囲内

例えば

for i,(x,y) in enumerate(zip(*f)): 
    if y - x: 
     print ranges[1][i], tarray[:,1:2][x:y].min() 

410 322 
470 322 
540 412 
660 503 
780 628 
900 747 
1020 867 

は基本的に私はこれがそう、私は戻って1つの配列を取得することができvectorise、それは私のニーズのための非パフォーマンスであるとして反復する必要はありませんしたいと思います。列0の2分の1の範囲の値に対して、列1に最小値を設定します。

私は明確であることを望みます！

Answer 1

これはnumpy_indexedパッケージ（免責事項：私はその作者午前）：使用して、あなたの意図した目標を達成するために表示されます

import numpy_indexed as npi 
# to vectorize the concatenation of the slice ranges, we construct all indices implied in the slicing 
counts = f[1] - f[0] 
idx = np.ones(counts.sum(), dtype=np.int) 
idx[np.cumsum(counts)[:-1]] -= counts[:-1] 
tidx = np.cumsum(idx) - 1 + np.repeat(f[0], counts) 

# combined with a unique label tagging the output of each slice range, this allows us to use grouping to find the minimum in each group 
label = np.repeat(np.arange(len(f.T)), counts) 
subtarray = tarray[tidx] 
ridx, sidx = npi.group_by(label).argmin(subtarray[:, 0]) 

print(ranges[1][ridx]) 
print(subtarray[sidx, 1])