NumPyでこのPythonリストの理解をどうやって行えますか？

Question

たとえば、0から1までの範囲の値の配列rがあります。私は中央値からある閾値であるすべての値を取り除きたい。ここで、その閾値が0.5であり、len(r) = 3000であると仮定しよう。そして、この範囲外のすべての値をマスクするために、私は私の好きなシンプルなリスト内包、行うことができます。

mask = np.array([ri < np.median(r)-0.5 or ri > np.median(r)+0.5 for ri in r])

を、私はそれにタイマーを使用する場合：

import time 
import numpy as np 

start = time.time() 
r = np.random.random(3000) 
m = np.median(r) 
maxr,minr = m-0.5, m+0.5 
mask = [ri<minr or ri>maxr for ri in r] 
end = time.time() 
print('Took %.4f seconds'%(end-start)) 

>>> Took 0.0010 seconds

このリストの理解を迅速に行う方法はありますか？NumPyを使用してマスクを作成しますか？

---

編集：私は含めて、以下のいくつかの提案を試みた

：

• 要素単位またはオペレータ：(r<minv) | (r>maxv)

• A numpyの論理的か： r[np.logical_or(r<minr, r>maxr)]

• 絶対差ブール配列：abs(m-r) > 0.5

そして、ここでは、それぞれが通過300の実行後にかかった平均時間です：あなたが見ることができるように、

Python list comprehension: 0.6511 ms 
Elementwise or: 0.0138 ms 
Numpy logical or: 0.0241 ms 
Absolute difference: 0.0248 ms 

要素ごとのか、常に最速だったが、ほぼ2倍になります（配列要素でどのようにスケーリングされるのかわかりません）。誰かわかったね。

Answer 1

numpyの条件付き選択を使用して、それらの値なしで新しい配列を作成できます。

start = time.time() 
m = np.median(r) 
maxr,minr = m-0.5, m+0.5 
filtered_array = r[ (r < minr) | (r > maxr) ] 
end = time.time() 
print('Took %.4f seconds'%(end-start)) 

filtered_arrayは、マスクされた値（以降既にfiltered_arrayで除去し、マスクにより除去されるすべての値）無しrのスライスです。

アップデート：@ayhanが提案する短い構文が使用されました。

Answer 2

ワンライナー...

new_mask = abs(np.median(r) - r) > 0.5