根据另一个参考数组从一个数组中选择接近匹配

Question

我有一个数组A和一个引用数组B。的大小A至少等于B。例如

A = [2,100,300,793,1300,1500,1810,2400]
B = [4,305,789,1234,1890]

B实际上是在指定时间信号中A的峰值位置，并且包含稍后时间的峰值位置。但是某些元素A实际上是不是我想要的峰（可能是由于噪声等），我想找到“真正的”一个A基础B。中的“真实”元素A应B与中的元素接近，在上面给出的示例中，中的“真实”元素A应为A'=[2,300,793,1300,1810]。在这个例子中应该很明显100,1500,2400不是我们想要的，因为它们与B中的任何元素都相去甚远。如何在python
/ matlab中以最有效/准确的方式对此进行编码？

Answer 1

方法＃1： 使用NumPy broadcasting，我们可以在输入数组之间寻找按元素进行的绝对减法，并使用适当的阈值从中过滤掉不需要的元素A。对于给定的样本输入，似乎是一个工作阈值90。

因此，我们将有一个实现，像这样-

thresh = 90
Aout = A[(np.abs(A[:,None] - B) < thresh).any(1)]

样品运行-

In [69]: A
Out[69]: array([   2,  100,  300,  793, 1300, 1500, 1810, 2400])

In [70]: B
Out[70]: array([   4,  305,  789, 1234, 1890])

In [71]: A[(np.abs(A[:,None] - B) < 90).any(1)]
Out[71]: array([   2,  300,  793, 1300, 1810])

方法2：thispost在的基础上，这是一种使用的内存有效方法np.searchsorted，这对于大型阵列可能至关重要-

def searchsorted_filter(a, b, thresh):
    choices = np.sort(b) # if b is already sorted, skip it
    lidx = np.searchsorted(choices, a, 'left').clip(max=choices.size-1)
    ridx = (np.searchsorted(choices, a, 'right')-1).clip(min=0)
    cl = np.take(choices,lidx) # Or choices[lidx]
    cr = np.take(choices,ridx) # Or choices[ridx]
    return a[np.minimum(np.abs(a - cl), np.abs(a - cr)) < thresh]

样品运行-

In [95]: searchsorted_filter(A,B, thresh = 90)
Out[95]: array([   2,  300,  793, 1300, 1810])

运行时测试

In [104]: A = np.sort(np.random.randint(0,100000,(1000)))

In [105]: B = np.sort(np.random.randint(0,100000,(400)))

In [106]: out1 = A[(np.abs(A[:,None] - B) < 10).any(1)]

In [107]: out2 = searchsorted_filter(A,B, thresh = 10)

In [108]: np.allclose(out1, out2)  # Verify results
Out[108]: True

In [109]: %timeit A[(np.abs(A[:,None] - B) < 10).any(1)]
100 loops, best of 3: 2.74 ms per loop

In [110]: %timeit searchsorted_filter(A,B, thresh = 10)
10000 loops, best of 3: 85.3 µs per loop

2018年1月更新，进一步提升了性能

我们可以np.searchsorted(..., 'right')通过利用从中获得的索引np.searchsorted(..., 'left')以及absolute计算来避免二次使用，就像这样-

def searchsorted_filter_v2(a, b, thresh):
    N = len(b)

    choices = np.sort(b) # if b is already sorted, skip it

    l = np.searchsorted(choices, a, 'left')
    l_invalid_mask = l==N
    l[l_invalid_mask] = N-1
    left_offset = choices[l]-a
    left_offset[l_invalid_mask] *= -1

    r = (l - (left_offset!=0))
    r_invalid_mask = r<0
    r[r_invalid_mask] = 0
    r += l_invalid_mask
    right_offset = a-choices[r]
    right_offset[r_invalid_mask] *= -1

    out = a[(left_offset < thresh) | (right_offset < thresh)]
    return out

更新了计时以测试进一步的加速-

In [388]: np.random.seed(0)
     ...: A = np.random.randint(0,1000000,(100000))
     ...: B = np.unique(np.random.randint(0,1000000,(40000)))
     ...: np.random.shuffle(B)
     ...: thresh = 10
     ...: 
     ...: out1 = searchsorted_filter(A, B, thresh)
     ...: out2 = searchsorted_filter_v2(A, B, thresh)
     ...: print np.allclose(out1, out2)
True

In [389]: %timeit searchsorted_filter(A, B, thresh)
10 loops, best of 3: 24.2 ms per loop

In [390]: %timeit searchsorted_filter_v2(A, B, thresh)
100 loops, best of 3: 13.9 ms per loop

深层发掘 -

In [396]: a = A; b = B

In [397]: N = len(b)
     ...: 
     ...: choices = np.sort(b) # if b is already sorted, skip it
     ...: 
     ...: l = np.searchsorted(choices, a, 'left')

In [398]: %timeit np.sort(B)
100 loops, best of 3: 2 ms per loop

In [399]: %timeit np.searchsorted(choices, a, 'left')
100 loops, best of 3: 10.3 ms per loop

似乎searchsorted并sort占用了几乎所有的运行时，并且它们似乎对于此方法至关重要。因此，采用这种基于排序的方法似乎无法进一步改善它。