Python 从numpy数组的一列中减去

我有一个Numpy数组的形式：

40002 1511863545
40000 1511863546
156 1511863547
40005 1511863547
40003 1511863548
40008 1511863549
340 1511863550
40011 1511863550
...

第一列是数据，第二列是时间戳。数据分为两部分，间隔为40000

我需要的是两个数据集：

156 1511863547
340 1511863550
...

以及：

我怎么能,

是否根据第一列中的值拆分数据

从第二个新数据集的第一列中减去40000（保持时间戳不变）

---

您可以使用一个相当简单的测试来执行此操作，如：

代码：

---

这回答了我问题的第一部分，但是

高\u数据

的时间戳不正确。我将尝试减去

np.array（[40000,0]）

2 1511863545
0 1511863546
5 1511863547
3 1511863548
8 1511863549
11 1511863550

split_data = data[:, 0] < 40000
low_data = data[split_data]
high_data = data[~split_data]
high_data[:, 0] -= 40000

data = np.array([
    [40002, 1511863545],
    [40000, 1511863546],
    [156, 1511863547],
    [40005, 1511863547],
    [40003, 1511863548],
    [40008, 1511863549],
    [340, 1511863550],
    [40011, 1511863550],
])
print(data)

split_data = data[:, 0] < 40000
low_data = data[split_data]
high_data = data[~split_data]
high_data[:, 0] -= 40000

print(split_data)
print(low_data)
print(high_data)

[[     40002 1511863545]
 [     40000 1511863546]
 [       156 1511863547]
 [     40005 1511863547]
 [     40003 1511863548]
 [     40008 1511863549]
 [       340 1511863550]
 [     40011 1511863550]]

[False False  True False False False  True False]

[[       156 1511863547]
 [       340 1511863550]]

[[         2 1511863545]
 [         0 1511863546]
 [         5 1511863547]
 [         3 1511863548]
 [         8 1511863549]
 [        11 1511863550]]