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python - Numpy 使用 putmask 和索引替换数组中的值

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:03:33 27 4
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我想使用 putmask 替换 NumpyArray 中的值,仅在一列中,仅在几个选定的行中。我希望对要修改的数组以及使用的掩码使用索引。为此,我创建了一个 nd.array、一个掩码和所需替换数组。如下:

import numpy as np

a = np.linspace(1,30,30)
a.shape(10,3)
mask = np.random.randint(2, size=8)
replacements = a[[2,4,5,6,7,8],0]*a[[2,4,5,6,7,8],1]

a
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.],
[13., 14., 15.],
[16., 17., 18.],
[19., 20., 21.],
[22., 23., 24.],
[25., 26., 27.],
[28., 29., 30.]])

mask
array([0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1])

replacements
array([ 56., 182., 272., 380., 506., 650.])

np.putmask(a[[2,4,5,6,7,8],2], mask[2::], replacements)

我的预期结果是这样的:

a
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.],
[13., 14., 15.],
[16., 17., 272.],
[19., 20., 21.],
[22., 23., 506.],
[25., 26., 650.],
[28., 29., 30.]])

但我得到的是:

a
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.],
[13., 14., 15.],
[16., 17., 18.],
[19., 20., 21.],
[22., 23., 24.],
[25., 26., 27.],
[28., 29., 30.]])

有人有想法吗?

最佳答案

请注意,您正在使用花哨的索引,因此在使用 np.putmask 时您修改的是 copy 而不是 sliced view ,因此原始数组保持不变。您可以通过尝试使用切片符号进行索引来检查这一点,np.putmask(a[2:8,2], mask[2::], replacements) 例如, 在这种情况下修改 a 中的值。

你可以做的是使用 np.where并将值重新分配给 a 中的相应索引:

a[[2,4,5,6,7,8],2] = np.where(mask[2::], replacements, a[[2,4,5,6,7,8],2])

输出

array([[  1.,   2.,   3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 56.],
[ 10., 11., 12.],
[ 13., 14., 182.],
[ 16., 17., 272.],
[ 19., 20., 380.],
[ 22., 23., 506.],
[ 25., 26., 650.],
[ 28., 29., 30.]])

关于python - Numpy 使用 putmask 和索引替换数组中的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55224604/

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