Question

我有一个numpy数组，其值从布尔到十进制和实数不等。我从数据库中获取这些数据，这意味着当一个字段丢失时它会返回0.我想将所有零值更改为-1，所有Falses更改为0并将Trues更改为1.但是，似乎Python无法使区分False和0，从而将两者都改为1.这就是我所尝试过的：

X[X==0] = -1
X[X==False] = 0
X[X==True] =1

结果全部为零，所有Falses都变为-1。我该如何解决这个问题？

编辑：这是我的数组样本：

[[0.03829744 0.0 True False True True 6.0]
[0.0 0.0 True False True True 6.0]
[0.09174341 0.0 True False True True 6.0]
[0.03489284 2 0 True True False 0 6.0]]

我希望所有0.0值都为-1，所有False值为0，所有True值为1。

编辑2：循环遍历所有值，但必须有更优雅的解决方案

for i in xrange(X.shape[0]):
    for j in xrange(X.shape[1]):
        if X[i,j] == 0.0 and type(X[i, j]) == float:
            X[i][j] = -1

Answer 1

如果Numpy数组是同构的，或者至少如果它们具有与之关联的固定类型模式，则它们是最有效的。你只能在dtype=object的numpy数组中保存你的ragtag值集合，这可能是你用numpy做的最有效的事情。

相应地，没有高效（本地numpy）方法（我知道）可以让你访问每个元素的类型。当使用numpy时，这通常不会出现。

因此，我能想到使代码更优雅的唯一方法是将双循环转换为函数调用。我将使用map，它可能仍然没有原生numpy函数那么快（因为后者将在C中编译），但它可能比python双循环更快，更清晰同样。

然而，我在评论中也注意到了一个注意事项：您的示例数据不是矩形的，即它无法转换为2d numpy数组，无论您如何努力。我假设您在组合MCVE时犯了一个错误，并从示例数据的第四行省略了一个元素（从而使您的数组(4,7)成形）。

import numpy as np

# dummy data as nested list, make sure it's rectangular
datlist = [[0.03829744, 0.0, True, False, True, True, 6.0],
           [0.0, 0.0, True, False, True, True, 6.0],
           [0.09174341, 0.0, True, False, True, True, 6.0],
           [0.03489284, 0, True, True, False, 0, 6.0]]  #dropped an element here

# create a numpy array of dtype object from datlist
dat = np.array(datlist,dtype=object)

我从你的例子中得知，这是你的出发点。现在，我要做的是定义一个函数来检查数组元素的值和类型，并为非bool零返回-1。然后，此函数可以map到您的数组，利用.ravel()访问整个数据范围：

def zeroswap(elem):
    # replace non-bool zeros with -1, leave the rest alone
    return -1 if elem==0 and elem is not False else elem

dat.ravel()[:] = list(map(zeroswap,dat.ravel())) #list() needed for python3

结果数组如下所示：

array([[0.03829744, -1, True, False, True, True, 6.0],
       [-1, -1, True, False, True, True, 6.0],
       [0.09174341, -1, True, False, True, True, 6.0],
       [0.03489284, -1, True, True, False, -1, 6.0]], dtype=object)

如您所见，浮点数和整数零都已转换为-1。这对我来说是有意义的，这是因为我们只检查了非False零。如果要区分这两种数字零，可以在zeroswap函数中轻松完成。如果要切换bool值，也可以这样做。这是一个升级后的功能，可以转换0.0 -> -1，0 -> -1，False -> 0，True -> 1，other -> other：

def zeroswap(elem):
    if type(elem) is bool:
        return int(elem)
    elif elem==0:
        return -1
    else:
        return elem

您可以将此函数调用到各种元素，以确保它能够执行您期望的操作。最重要的是，你应该map这个功能优于阵列的分散版本，让你无需了解阵列的维度即可操作。

Python numpy将0更改为-1而不将False更改为-1

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