Question

在像这样的numpy.ndarray中：

myarray=
array([[ 0.47174344,  0.45314669,  0.46395022,  0.47440382,  0.50709627,
         0.53350065,  0.5233444 ,  0.49974663,  0.48721607,  0.46239652,
         0.4693633 ,  0.47263569,  0.47591957,  0.436558  ,  0.43335574,
         0.44053621,  0.42814804,  0.43201894,  0.43973886,  0.44125302,
         0.41176999],
       [ 0.46509004,  0.46221505,  0.48824086,  0.50088744,  0.53040384,
         0.53592231,  0.49710228,  0.49821022,  0.47720381,  0.49096272,
         0.50438366,  0.47173162,  0.48813669,  0.45032002,  0.44776794,
         0.43910269,  0.43326132,  0.42064458,  0.43472954,  0.45577299,
         0.43604956]])

我想计算有多少单元格超过给定值，让我们说0.5，并将那些单元格设置为0.0。这就是我的工作：

count=0 
value=0.5
for i in range(myarray.shape[0]):
   for j in range(myarray.shape[1]):
       if myarray[i][j]<value:
          myarray[i][j]=0 
       elif myarray[i][j]>=value:     
          count=count+1 
percentage=round(100*count/(myarray.shape[0]*myarray.shape[1]),2)

但是，我收到此错误：ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()，指向我检查if myarray[i][j]<value的行。

为什么会发生这种情况以及如何解决？真值是什么？

Answer 1

通常，您可以比较两个数字以获得真值。例如：

elem = 5
if elem < 6:
    # do something

相当于：

if true:
    # do something

但是，您无法将数组与值进行比较。例如：

elem = [5,7]
if elem < 6:
    # this doesn't make sense

相反，您可以获得任何或所有元素是否满足条件的真值。例如：

elem = np.array([5,7])
if np.any(elem<6):
    # this is true, because 5 < 6
if np.all(elem<6):
    # this isn't true, because 7 > 6

我在上面运行了你的示例代码并发现没有错误，所以我不确定是什么问题。但这是你应该注意的。考虑打印您正在比较的元素，看它是否是一个数组。

此外，这是做你想做的事情的一种较短的方式：

myarray = np.array( putarrayhere )
count = sum(myarray >= value)

Answer 2

是的，我认为你的numpy.array有一个额外的括号，或者它包含另一个数组。

尝试手动将数组设置为

myarray=np.array([[ 0.47174344,  0.45314669,  0.46395022,  0.47440382,  0.50709627,0.53350065,  0.5233444 ,  0.49974663,  0.48721607,  0.46239652, 0.4693633 ,  0.47263569,  0.47591957,  0.436558  ,  0.43335574,0.44053621,  0.42814804,  0.43201894,  0.43973886, 0.44125302, 0.41176999],[ 0.46509004,  0.46221505,  0.48824086,  0.50088744,  0.53040384,0.53592231,  0.49710228,  0.49821022,  0.47720381,  0.49096272,0.50438366,  0.47173162,  0.48813669,  0.45032002,  0.44776794,0.43910269,  0.43326132,  0.42064458,  0.43472954,  0.45577299,0.43604956]])

代码正常工作

但设置：

myarray=np.array([[[ 0.47174344,  0.45314669,  0.46395022,  0.47440382,  0.50709627,0.53350065,  0.5233444 ,  0.49974663,  0.48721607,  0.46239652, 0.4693633 ,  0.47263569,  0.47591957,  0.436558  ,  0.43335574,0.44053621,  0.42814804,  0.43201894,  0.43973886, 0.44125302, 0.41176999],[ 0.46509004,  0.46221505,  0.48824086,  0.50088744,  0.53040384,0.53592231,  0.49710228,  0.49821022,  0.47720381,  0.49096272,0.50438366,  0.47173162,  0.48813669,  0.45032002,  0.44776794,0.43910269,  0.43326132,  0.42064458,  0.43472954,  0.45577299,0.43604956]]])

产生了类似的错误

Answer 3

无论您遇到什么错误，都可以做到：

myarray[myarray<value]=0
np.count_nonzero(myarray)

获得您想要的结果

Python：＆＃34;使用a.any（）或a.all（）＆＃34;穿越numpy.ndarray

3 个答案: