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我需要根据条件用随机数替换 numpy 数组中的一些值。
我有一个函数可以在 50% 的时间内添加一个随机值:
def add_noise(noise_factor=0.5):
chance = random.randint(1,100)
threshold_prob = noise_factor * 100.
if chance <= threshold_prob:
noise = float(np.random.randint(1,100))
else:
noise = 0.
return(noise)
但是当我调用 numpy 函数时,它会用生成的随机数替换所有匹配值:
np.place(X, X==0., add_noise(0.5))
问题是 add_noise() 只运行一次,它用噪声值替换所有 0. 值。
我想做的是“遍历”numpy 数组中的每个元素,检查条件(是否 ==0。)并且我想每次都通过 add_noise() 生成噪声值。
我可以用遍历每一行和每一列的 for 循环来做到这一点,但是有人知道更有效的方法吗?
最佳答案
这是一种矢量化方法 -
noise_factor = 0.5 # Input param
# Get mask of zero places and the count of it. Also compute threshold
mask = X==0
c = np.count_nonzero(mask)
threshold_prob = noise_factor * 100.
# Generate noise numbers for count number of times.
# This is where vectorization comes into the play.
nums = np.random.randint(1,100, c)
# Finally piece of the vectorization comes through replacing that IF-ELSE
# with np,where that does the same op of choosing but in a vectorized way
vals = np.where(nums <= threshold_prob, np.random.randint(1,100, c) , 0)
# Assign back into X
X[mask] = vals
额外的好处是我们重新使用 0s
的 mask
进行 add_noise
操作,并重新分配给 X
。这取代了 np.place
的使用,并作为一个效率标准。
进一步提升性能
我们可以进一步优化计算 nums
和 vals
的步骤,这些步骤使用随机数生成的两个步骤,而不是只执行一次,然后在第二步重复使用, 像这样 -
nums = np.random.randint(1,100, (2,c))
vals = np.where(nums[0] <= threshold_prob, nums[1] , 0)
关于python - 用随机数替换条件下的numpy数组值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42517414/
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