Question

有没有办法在不使用for循环的情况下为numpy数组中的各个行创建numpy掩码？

示例：如果行的非零值超过零，请应用True掩码

给定输入：array = [[0,0],[0,1],[0,2],[0,0]]

预期输出：mask = [False,True,True,False]

编辑：

import numpy as np

a = np.array([[0,0],[0,1],[0,2],[0,0]])

mask = []

num_nonzero_specified = 0

a_len = len(a[0])
for b in a:
    if np.count_nonzero(b) > num_nonzero_specified:
        mask.append([True] * a_len)
    else:
        mask.append([False] * a_len)

masked_array = np.ma.MaskedArray(a,mask=mask)

我的目标是知道是否有更快的上述代码实现，这允许我使用多个不同的值来表示非零元素的数量。

Answer 1

这可以通过numpy本身来实现。但你必须要思考一下。

首先，你需要写出自己的状况并观察你会得到什么。例如：

>>> print(array>0)
[[False False]
 [False  True]
 [False  True]
 [False False]]

然后你应该找到一个汇总结果的方法。对于此任务，聚合方法任何是最佳方法。它与内置的任何一样有效，但您可以明确指定要聚合的轴。例如：

>>> print((array>0).any(axis=1))
[False  True  True False]

所以问题的答案是：mask = (array>0).any(axis=1)

Numpy Mask使用np.count_nonzero（）表示各行

1 个答案: