我想使用旧值和新值列表替换numpy数组中的元素。请参阅下面的代码示例(replace_old
是请求的方法)。该方法必须适用于int,float和string元素。我该怎么做?
import numpy as np
dat = np.hstack((np.arange(1,9), np.arange(1,4)))
print dat # [1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3]
old_val = [2, 5]
new_val = [11, 57]
new_dat = replace_old(dat, old_val, new_val)
print new_dat # [1 11 3 4 57 6 7 8 1 11 3]
答案 0 :(得分:5)
您可以使用np.place
:
>>> np.place(dat,np.in1d(dat,old_val),new_val)
>>> dat
array([ 1, 11, 3, 4, 57, 6, 7, 8, 1, 11, 3])
要创建掩码数组,您可以使用np.in1d(arr1,arr2)
来提供:
与ar1相同的布尔数组,即ar1,其中ar1的元素在ar2中,否则为False,否则为
编辑:请注意,前面的配方将根据这些顺序替换old_values
,并且@ajcr提到它不适用于其他数组,所以作为现在的一般方法,我建议以下方式使用循环(我不认为这是最好的方式):
>>> dat2 = np.array([1, 2, 1, 2])
>>> old_val = [1, 2]
>>> new_val = [33, 66]
>>> z=np.array((old_val,new_val)).T
>>> for i,j in z:
... np.place(dat2,dat2==i,j)
...
>>> dat2
array([33, 66, 33, 66])
在这种情况下,您创建一个新数组(z
),其中包含来自old_val
和new_val
的相关对,然后您可以将它们传递给np.place
并替换他们。