Ho una serie numpy di numeri, ad esempio,

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])  

Vorrei trovare tutti gli indici degli elementi all'interno di un intervallo specifico. Ad esempio, se l'intervallo è (6, 10), la risposta dovrebbe essere (3, 4, 5). C'è una funzione incorporata per farlo?

È possibile utilizzare np.whereper ottenere indici e np.logical_andimpostare due condizioni:

import numpy as np
a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])

np.where(np.logical_and(a>=6, a<=10))
# returns (array([3, 4, 5]),)

Come nella risposta di @ deinonychusaur, ma ancora più compatta:

In [7]: np.where((a >= 6) & (a <=10))
Out[7]: (array([3, 4, 5]),)

Ho pensato di aggiungere questo perché anell'esempio che hai fornito è ordinato:

import numpy as np
a = [1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56] 
start = np.searchsorted(a, 6, 'left')
end = np.searchsorted(a, 10, 'right')
rng = np.arange(start, end)
rng
# array([3, 4, 5])

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = a[(a>2) & (a<8)]

Riepilogo delle risposte

Per capire qual è la risposta migliore possiamo fare un po 'di tempo utilizzando la diversa soluzione. Purtroppo la domanda non era ben posta quindi ci sono risposte a domande diverse, qui cerco di indicare la risposta alla stessa domanda. Dato l'array:

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])

La risposta dovrebbero essere gli indici degli elementi compresi tra un certo intervallo, assumiamo compreso, in questo caso, 6 e 10.

answer = (3, 4, 5)

Corrispondente ai valori 6,9,10.

Per testare la risposta migliore possiamo usare questo codice.

import timeit
setup = """
import numpy as np
import numexpr as ne

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])
# we define the left and right limit
ll = 6
rl = 10

def sorted_slice(a,l,r):
    start = np.searchsorted(a, l, 'left')
    end = np.searchsorted(a, r, 'right')
    return np.arange(start,end)
"""

functions = ['sorted_slice(a,ll,rl)', # works only for sorted values
'np.where(np.logical_and(a>=ll, a<=rl))[0]',
'np.where((a >= ll) & (a <=rl))[0]',
'np.where((a>=ll)*(a<=rl))[0]',
'np.where(np.vectorize(lambda x: ll <= x <= rl)(a))[0]',
'np.argwhere((a>=ll) & (a<=rl)).T[0]', # we traspose for getting a single row
'np.where(ne.evaluate("(ll <= a) & (a <= rl)"))[0]',]

functions2 = [
   'a[np.logical_and(a>=ll, a<=rl)]',
   'a[(a>=ll) & (a<=rl)]',
   'a[(a>=ll)*(a<=rl)]',
   'a[np.vectorize(lambda x: ll <= x <= rl)(a)]',
   'a[ne.evaluate("(ll <= a) & (a <= rl)")]',
]

Risultati

I risultati sono riportati nel grafico seguente. In alto le soluzioni più veloci. Se invece degli indici vuoi estrarre i valori puoi eseguire i test utilizzando functions2 ma i risultati sono quasi gli stessi.

Questo frammento di codice restituisce tutti i numeri in un array numpy tra due valori:

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56] )
a[(a>6)*(a<10)]

Funziona come segue: (a> 6) restituisce un array numpy con True (1) e False (0), così come (a <10). Moltiplicando questi due insieme si ottiene un array con True, se entrambe le affermazioni sono True (perché 1x1 = 1) o False (perché 0x0 = 0 e 1x0 = 0).

La parte a [...] restituisce tutti i valori dell'array a dove l'array tra parentesi restituisce un'istruzione True.

Ovviamente puoi renderlo più complicato dicendo ad esempio

...*(1-a<10) 

che è simile a un'istruzione "and Not".

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])
np.argwhere((a>=6) & (a<=10))

Altro modo è con:

np.vectorize(lambda x: 6 <= x <= 10)(a)

che restituisce:

array([False, False, False,  True,  True,  True, False, False, False])

A volte è utile per mascherare serie temporali, vettori, ecc.

Volevo aggiungere numexpr nel mix:

import numpy as np
import numexpr as ne

a = np.array([1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56])  

np.where(ne.evaluate("(6 <= a) & (a <= 10)"))[0]
# array([3, 4, 5], dtype=int64)

Avrebbe senso solo per array più grandi con milioni ... o se si raggiungono i limiti di memoria.

s=[52, 33, 70, 39, 57, 59, 7, 2, 46, 69, 11, 74, 58, 60, 63, 43, 75, 92, 65, 19, 1, 79, 22, 38, 26, 3, 66, 88, 9, 15, 28, 44, 67, 87, 21, 49, 85, 32, 89, 77, 47, 93, 35, 12, 73, 76, 50, 45, 5, 29, 97, 94, 95, 56, 48, 71, 54, 55, 51, 23, 84, 80, 62, 30, 13, 34]

dic={}

for i in range(0,len(s),10):
    dic[i,i+10]=list(filter(lambda x:((x>=i)&(x<i+10)),s))
print(dic)

for keys,values in dic.items():
    print(keys)
    print(values)

Produzione:

(0, 10)
[7, 2, 1, 3, 9, 5]
(20, 30)
[22, 26, 28, 21, 29, 23]
(30, 40)
[33, 39, 38, 32, 35, 30, 34]
(10, 20)
[11, 19, 15, 12, 13]
(40, 50)
[46, 43, 44, 49, 47, 45, 48]
(60, 70)
[69, 60, 63, 65, 66, 67, 62]
(50, 60)
[52, 57, 59, 58, 50, 56, 54, 55, 51]  

Questo potrebbe non essere il più carino, ma funziona per qualsiasi dimensione

a = np.array([[-1,2], [1,5], [6,7], [5,2], [3,4], [0, 0], [-1,-1]])
ranges = (0,4), (0,4) 

def conditionRange(X : np.ndarray, ranges : list) -> np.ndarray:
    idx = set()
    for column, r in enumerate(ranges):
        tmp = np.where(np.logical_and(X[:, column] >= r[0], X[:, column] <= r[1]))[0]
        if idx:
            idx = idx & set(tmp)
        else:
            idx = set(tmp)
    idx = np.array(list(idx))
    return X[idx, :]

b = conditionRange(a, ranges)
print(b)

Puoi usare np.clip()per ottenere lo stesso:

a = [1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56]  
np.clip(a,6,10)

Tuttavia, contiene rispettivamente i valori minori e maggiori di 6 e 10.