Question

我有一个数组A：

A = array([[1, 2, 3,4], [5,6,7,0] , [8,9,0,0]])

我想将每行的最后一个非零值更改为0

A = array([[1, 2, 3,0], [5,6,0,0] , [8,0,0,0]])

如何为任何n * m numpy数组编写代码？谢谢，S; - ）

Answer 1

方法＃1

基于cumsum和argmax -

的一种方法

A[np.arange(A.shape[0]),(A!=0).cumsum(1).argmax(1)] = 0

示例运行 -

In [59]: A
Out[59]: 
array([[2, 0, 3, 4],
       [5, 6, 7, 0],
       [8, 9, 0, 0]])

In [60]: A[np.arange(A.shape[0]),(A!=0).cumsum(1).argmax(1)] = 0

In [61]: A
Out[61]: 
array([[2, 0, 3, 0],
       [5, 6, 0, 0],
       [8, 0, 0, 0]])

方法＃2

还有一个基于argmax，希望更有效率 -

A[np.arange(A.shape[0]),A.shape[1] - 1 - (A[:,::-1]!=0).argmax(1)] = 0

<强>解释

argmax的一个用途是获取max元素沿阵列中轴的第一个出现的ID。在第一种方法中，我们沿着行获得cumsum并获得第一个最大ID，它代表最后一个非零元素。这是因为剩余元素上的cumsum不会增加最后一个非零元素之后的和值。

让我们以更详细的方式重新运行这个案例 -

In [105]: A
Out[105]: 
array([[2, 0, 3, 4],
       [5, 6, 7, 0],
       [8, 9, 0, 0]])

In [106]: (A!=0)
Out[106]: 
array([[ True, False,  True,  True],
       [ True,  True,  True, False],
       [ True,  True, False, False]], dtype=bool)

In [107]: (A!=0).cumsum(1)
Out[107]: 
array([[1, 1, 2, 3],
       [1, 2, 3, 3],
       [1, 2, 2, 2]])

In [108]: (A!=0).cumsum(1).argmax(1)
Out[108]: array([3, 2, 1])

最后，我们使用fancy-indexing将这些作为列索引来设置A中的相应元素。

在第二种方法中，当我们在布尔数组上使用argmax时，我们只得到True的第一次出现，我们在输入数组的行翻转版本上使用了selectInteraction = new ol.interaction.Select({ ... }); selectInteraction.on('select', function (evt) { ???; });。因此，我们将按原始顺序获得最后一个非零元素。其余的想法是一样的。

Answer 2

一种方法是使用您想要的行和列索引显式地形成数组：

A = np.array([[1, 2, 3,4], [5,6,7,0] , [8,9,0,0]])
row_inds = np.arange(A.shape[0])
col_inds = np.arange(A.shape[1])
nonzero_col_inds = (A > 0) * col_inds
max_nonzero_col_inds = np.max(nonzero_col_inds, 1)
A[row_inds, max_nonzero_col_inds] = 0

将每行的最后一个非零元素设置为零 - NumPy

2 个答案: