Question

从数组开始：

a = np.array([1,1,1,2,3,4,5,5])

和过滤器：

m = np.array([1,5])

我现在正在构建一个掩码：

b = np.in1d(a,m)

正确返回：

array([ True,  True,  True, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

我需要将唯一值的布尔值True的数量限制为最大值2，这样1只被屏蔽两次而不是三次。然后会出现结果掩码（无论第一个真实True值的顺序）：

array([ True,  True,  False, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

或

array([ True,  False,  True, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

或

array([ False,  True,  True, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

理想情况下，这是一种＆＃34;随机＆＃34;掩盖有限频率的值。到目前为止，我尝试随机选择数组中的原始唯一元素，但实际上，无论频率如何，掩码都会选择True值。

Answer 1

对于未排序输入数组的一般情况，这里有一种基于np.searchsorted的方法 -

N = 2 # Parameter to decide how many duplicates are allowed

sortidx = a.argsort()
idx = np.searchsorted(a,m,sorter=sortidx)[:,None] + np.arange(N)
lim_counts = (a[:,None] == m).sum(0).clip(max=N)
idx_clipped = idx[lim_counts[:,None] > np.arange(N)]
out = np.in1d(np.arange(a.size),idx_clipped)[sortidx.argsort()]

示例运行 -

In [37]: a
Out[37]: array([5, 1, 4, 2, 1, 3, 5, 1])

In [38]: m
Out[38]: [1, 2, 5]

In [39]: N
Out[39]: 2

In [40]: out
Out[40]: array([ True, True, False, True, True, False, True, False], dtype=bool)

numpy mask数组限制屏蔽值的频率

1 个答案: