python - 搜索两个 3 列 numpy 数组并在 Python 中找到符合条件的位置

Question

我有两个像

Population A

Score A Score B Answer
  1       0.3      1    
  0       0.5      0
  1       0.6      1     
  0       0.7      1
  1       0.9      1

Population B

Score A Score B Answer
  1       0.3      1    
  0       0.5      0
  1       0.6      1     
  1       0.7      1
  0       0.9      1

 Sample Results are
 ScoreB     Ratio 
  0.3        1
  0.5        1
  0.6        1
  0.7        1

我必须在每个总体中找到分数 B 的分数/值，高于该值的任何值都变为 1，否则为 0，例如，如果您在总体 A 中选择 0.5，则第一个值为 0，其余为 1，同样，如果您在总体 B 中选择 0.6例如，前两个值为 0，其余为 1。

我猜我必须在while循环中迭代地/算法地执行此操作，并且不创建或替换 scoreB 这样

Ratio = (counts(scoreA=1&scoreb=1&Answer=1) in population A/ counts(scoreA=1&scoreb=1&Answer=1) in population B) == 1

注意：分数 B 已排序，因此不必担心

标签： pythonarraysalgorithmnumpyloops

Answer 1

您可以使用logical_and或简单地使用*numpy 数组上的运算符，它给出了元素明智的乘法

import numpy as np
def count_match (v, A, B, C):

  cond = np.logical_and(A == 1, B >= v)
  cond = np.logical_and(cond, C == 1)
  # alternatively, use an element wise product:
  cond = (A == 1) * (B >= v) * (C == 1)

  # counting the number of 1
  count = np.sum(cond)
  return count

A_a = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
B_a = np.array([0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.9])
C_a = np.array([1, 0, 1, 1, 1])

A_b = np.array([1, 0, 1, 1, 0])
B_b = np.array([0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.9])
C_b = np.array([1, 0, 1, 1, 1])
for v in [0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.9]:
  print(v, count_match(v, A_a, B_a, C_a) / count_match(v, A_b, B_b, C_b)) # divides by zero brr

请注意，对于 popA 和 popB，数组 A 和 C 上的条件不会改变，因此您可能已经预先计算它们（我怀疑它会改变那么多时间）

def count_match2(v, pre_cond, B):
  return np.sum(pre_cond * (B >= v))

for v in [0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.9]:
  print(v, count_match2(v, (A_a == 1) * (C_a == 1), B_a) / count_match2(v, (A_b == 1) * (C_b == 1), B_b)) # divides by zero brr