如何使用布尔掩码混合两个numpy数组，以有效地创建一个相同的大小？

Question

我使用两个相同大小的数组，如：

>>> a = [range(10)]
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = -a
>>> b
array([ 0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9])

我想使用布尔＆＃34;掩码＆＃34;创建另一个数组，例如：

>>> m = (a % 2 == 0)
>>> m
array([ True, False,  True, False,  True, False,  True, False,  True, False], dtype=bool)

然后我创建了一个相同大小的第三个数组，并将其值改为if，如果m为True，则b的值为m，如果m为False：

>>> c = ones(10)
>>> c[m] = a[m]
>>> c[~m] = b[~m]
>>> c
array([ 0., -1.,  2., -3.,  4., -5.,  6., -7.,  8., -9.])

我想知道是否有办法在一次操作中完成最后三次操作（创建c）（特别是对于性能优化）。

做的问题：

  

    

      

c = a * m + b * m

    

  

当a或b中有NaN时，当它乘以零时，它仍会产生NaN。

PS：我给出的例子也适用于n维数组。

Answer 1

您正在寻找numpy.where：

c = numpy.where(m, a, b)

祝你好运。

Answer 2

使用列表推导可以创建一些条件来确定要选择哪个列表？

result = [ a[i] if bol else b[i] for i, bol in enumerate(mask)]

然后你可以将一些函数应用到[i]或b [i]，具体取决于你想要如何改变它们。