对每个元素使用条件的 Numpy 过滤器

我有一个过滤器表达式如下：

feasible_agents = filter(lambda agent: agent >= cost[task, agent], agents)

where agents是一个Python列表。

现在，为了提高速度，我尝试使用 numpy 来实现这一点。

使用 numpy 相当于什么？

我知道这有效：

threshold = 5.0
feasible_agents = np_agents[np_agents > threshold]

where np_agents是 numpy 等价于agents.

但是，我希望阈值是 numpy 数组中每个元素的函数。

您可以使用numpy.extract https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.extract.html:

>>> nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
>>> nparreven = np.extract(nparr % 2 == 0, nparr)

or numpy.where https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html:

>>> nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
>>> nparreven = nparr[np.where(nparr % 2 == 0)]