Question

我有一个这样的数组：tmp.shape = (128, 64, 64)

我正在计算128轴上的所有零，如下所示：

nonzeros = np.count_nonzero(tmp, axis=0) // shape = (64, 64)

我有一个数组c.shape = (64, 64)

现在我想沿着128轴将c的值添加到tmp，但前提是tmp的值是＆gt; 0：

for i in range(tmp.shape[0]):
    axis1 = tmp[i,:,:]
    tmp[i, :, :] += (c / nonzeros) // only if tmp[i, :, :] > 0

这可以在短时间内完成吗？或者我必须使用多个循环？我希望任何人都可以建议没有其他循环的解决方案

这样的事情不起作用：

tmp[i, tmp > 0.0, tmp > 0.0] += (c / nonzeros)

IndexError：数组索引太多

LONG VERSION

for i in range(tmp.shape[0]):
    for x in range(tmp.shape[1]):
        for y in range(tmp.shape[2]):
            pixel = tmp[i, x, y]
            if pixel != 0:
                pixel += (c[x,y] / nonzeros[x,y])

Answer 1

您可以使用np.where和广播。修复你的示例代码后（添加到像素不会修改tmp），

def fast(tmp, c, nonzeros):
    return tmp + np.where(tmp > 0, c/nonzeros, 0)

给了我

In [6]: tmp = np.random.randint(0, 5, (128, 64, 64)).astype(float)
   ...: c = np.random.randint(10, 15, (64, 64)).astype(float)
   ...: nonzeros = np.count_nonzero(tmp, axis=0)
   ...: 

In [7]: %time slow_result = slow(tmp, c, nonzeros)
CPU times: user 488 ms, sys: 16 ms, total: 504 ms
Wall time: 553 ms

In [8]: %time fast_result = fast(tmp, c, nonzeros)
CPU times: user 4 ms, sys: 4 ms, total: 8 ms
Wall time: 16.4 ms

In [9]: np.allclose(slow_result, fast_result)
Out[9]: True

或者，您通常可以使用乘法替换np.where，例如tmp + (tmp > 0) * (c/nonzeros)。

修改代码以防止非零元素为零的情况留给读者练习。 ; - ）

Answer 2

你基本上是在广播的c/nonzeros中加入tmp数组，除了在tmp元素为零的地方。因此，一种方法是预先存储0s的掩码，添加c/nonzeros，最后使用掩码重置tmp元素。

因此，实施将是 -

mask = tmp==0
tmp+= c/nonzeros
tmp[mask] = 0

运行时测试

方法 -

# @DSM's soln
def fast(tmp, c, nonzeros):
    return tmp + np.where(tmp > 0, c/nonzeros, 0)

# Proposed in this post
def fast2(tmp, c, nonzeros):
    mask = tmp==0
    tmp+= c/nonzeros
    tmp[mask] = 0
    return tmp

计时 -

In [341]: # Setup inputs
     ...: M,N = 128,64
     ...: tmp = np.random.randint(0,10,(M,N,N)).astype(float)
     ...: c = np.random.rand(N,N)*100
     ...: nonzeros = np.count_nonzero(tmp, axis=0)
     ...: 
     ...: # Make copies for testing as input would be edited with the approaches
     ...: tmp1 = tmp.copy()
     ...: tmp2 = tmp.copy()
     ...: 

In [342]: %timeit fast(tmp1, c, nonzeros)
100 loops, best of 3: 2.22 ms per loop

In [343]: %timeit fast2(tmp2, c, nonzeros)
1000 loops, best of 3: 1.61 ms per loop

更短的替代

如果你正在寻找一个紧凑的代码，这是另一个使用non-0s的掩码与c/nonzeros进行广播的逐元素乘法并添加到tmp，因此有一个 - 衬里解决方案，如此 -

tmp += (tmp!=0)*(c/nonzeros)

注意：为避免按0进行划分，我们可以使用nonzeros以外的任何内容编辑0s 0，1 1}}然后使用发布的方法，如此 -

nonzeros = np.where(nonzeros > 0, nonzeros, 1)

只有在多维数组的Python中值大于零时才添加值

2 个答案: