如果numpy数组元素高于特定阈值，则将其设置为零
说，我有一个由10元素组成的numpy数组，例如：
a = np.array([2, 23, 15, 7, 9, 11, 17, 19, 5, 3])
现在我想有效地设置所有a值高于10对0，所以我会得到：
[2, 0, 0, 7, 9, 0, 0, 0, 5, 3]
因为我当前使用一个for循环，所以非常慢：
# Zero values below "threshold value".
def flat_values(sig, tv):
"""
:param sig: signal.
:param tv: threshold value.
:return:
"""
for i in np.arange(np.size(sig)):
if sig[i] < tv:
sig[i] = 0
return sig
考虑到很多10^6元素，如何以最有效的方式实现呢？
问题答案：
通常，列表理解比forpython中的循环要快（因为python知道它不需要关心常规for循环中可能发生的许多事情）：
a = [0 if a_ > thresh else a_ for a_ in a]
但是，正如@unutbu正确指出的那样，numpy允许列表索引，并且通过逐元素比较为您提供索引列表，因此：
super_threshold_indices = a > thresh
a[super_threshold_indices] = 0
会更快。
通常，将方法应用于数据向量时，请参阅numpy.ufuncs，其性能通常比使用任何本机机制映射的python函数要好得多。
@unutbu
In [7]: a = np.array([2, 23, 15, 7, 9, 11, 17, 19, 5, 3])
In [8]: a[a > 10] = 0
In [9]: a
Out[9]: array([2, 0, 0, 7, 9, 0, 0, 0, 5, 3])
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