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python - 在 Numpy 数组的列中进行条件替换

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 20:33:57 25 4
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我有一个 numpy 数组,例如:

theData= [[0, 1, 1, 1],[0, 1, 3, 1],[3, 4, 1, 3],[0, 1, 2, 0],[2, 1, 0, 0]]

如何用 -1 替换第一列中的所有零

theData[theData==0] = -1 很容易替换整个数组中的所有零,所以我认为这样的方法可行

theData[theData[:,0] == 0] = -1
theData[:,0 == 0] = -1

但是对于第一列值为零的任何行,这些都会将行中的所有值更改为 -1。这不是我的目标,我想将替换限制在第一列(或其他列)。

这显然可以通过循环来完成。也可以通过将第一列提取为一维数组,在其中进行替换,然后将其转置复制到原始第一列来完成。但我怀疑有一种更快、更 Pythonic 的方法可以做到这一点。也许使用 np.where,但我想不通。

最佳答案

只要不使用它构建不同的对象,就可以直接对该列建立索引。检查以下示例:

theData= np.array([[0, 1, 1, 1],[0, 1, 3, 1],[3, 4, 1, 3],[0, 1, 2, 0],[2, 1, 0, 0]])
print(theData)
theData[:,0][theData[:,0] == 0] = -1
print(theData)

结果是这样的:

[[0 1 1 1]
[0 1 3 1]
[3 4 1 3]
[0 1 2 0]
[2 1 0 0]]
[[-1 1 1 1]
[-1 1 3 1]
[ 3 4 1 3]
[-1 1 2 0]
[ 2 1 0 0]]

关于python - 在 Numpy 数组的列中进行条件替换,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49751455/

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