Question

这听起来很简单，我想我在脑海里过于复杂。

我想创建一个数组，其元素是从两个相同形状的源数组生成的，具体取决于源数组中的哪个元素更大。

说明：

import numpy as np
array1 = np.array((2,3,0))
array2 = np.array((1,5,0))

array3 = (insert magic)
>> array([2, 5, 0))

我无法弄清楚如何生成一个array3，它结合了array1和array2的元素来生成一个数组，其中只取两个array1 / array2元素值中较大的一个。

非常感谢任何帮助。感谢。

Answer 1

我们可以使用NumPy内置np.maximum，完全是出于此目的 -

np.maximum(array1, array2)

另一种方法是在2D堆叠阵列上使用NumPy ufunc np.max，在第一轴max-reduce上使用(axis=0) -

np.max([array1,array2],axis=0)

关于100万个数据集的计时 -

In [271]: array1 = np.random.randint(0,9,(1000000))

In [272]: array2 = np.random.randint(0,9,(1000000))

In [274]: %timeit np.maximum(array1, array2)
1000 loops, best of 3: 1.25 ms per loop

In [275]: %timeit np.max([array1, array2],axis=0)
100 loops, best of 3: 3.31 ms per loop

# @Eric Duminil's soln1
In [276]: %timeit np.where( array1 > array2, array1, array2)
100 loops, best of 3: 5.15 ms per loop

# @Eric Duminil's soln2
In [277]: magic = lambda x,y : np.where(x > y , x, y)

In [278]: %timeit magic(array1, array2)
100 loops, best of 3: 5.13 ms per loop

扩展到其他支持的ufunc

类似地，有np.minimum用于在两个相同或可广播形状的数组之间找到元素最小值。因此，要在array1和array2之间找到元素最小值，我们可以：

np.minimum(array1, array2)

有关支持此功能的ufuncs的完整列表，请参阅docs并查找关键字：element-wise。 Grep - 为了那些，我得到了以下ufuncs：

add，subtract，multiply，divide，logaddexp，logaddexp2，true_divide， floor_divide，power，remainder，mod，fmod，divmod，heavyiside，gcd， lcm，arctan2，hypot，bitwise_and，bitwise_or，bitwise_xor，left_shift， right_shift，greater，greater_equal，less，less_equal，not_equal， equal，logical_and，logical_or，logical_xor，maximum，minimum，fmax， fmin，copysign，nextafter，ldexp，fmod

Answer 2

如果您的病情变得更加复杂，您可以使用np.where：

import numpy as np
array1 = np.array((2,3,0))
array2 = np.array((1,5,0))
array3 = np.where( array1 > array2, array1, array2)
# array([2, 5, 0])

您可以用任何条件替换array1 > array2。如果您想要的只是最大值，请使用@Divakar的answer。

只是为了好玩：

magic = lambda x,y : np.where(x > y , x, y)
magic(array1, array2)
# array([2, 5, 0])

如何有条件地组合两个相同形状的numpy阵列

2 个答案: