Question

Python新手在这里。给定2D numpy数组的列表（mylist）和参考2D numpy数组（refarr），我正在寻找一种创建数组（percentage_array）的方法，其中每个point（i，j）是mylist数组中相应的（i，j）点的百分比，它们大于refarr中的[i，j]。我可以通过循环遍历数组中的所有点并通过列表来完成此操作，例如：

percentage_array = numpy.empty(arr.shape)
for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
        t = 0 
        f = 0
        for arr in mylist:
            if arr[i,j] > refarr[i,j]:
                t += 1 # counting the number of arrays for which [i,j] is true
            elif arr[i,j] <= refarr[i,j]:
                f += 1 # counting the number of arrays for which [i,j] is false
        percentage_array[i,j] = t/(t+f) # fraction of arrays which have 
                                        # arr[i,j] > refarr[i,j]

...但这既不快也不优雅（我正在处理大量数据）。有更好的方法吗？

Answer 1

您可以使用

创建一个3d数组

a = np.array(myList)

然后您可以使用广播将此数组与原始数组进行比较：

a < refarr # gives a 3D array of booleans because refarr is broadcasted to a 3D array

并计算满足条件的值的百分比，您在第一轴上取平均值：

(a < refarr[None, :, :]).mean(axis = 0)

这种方法的主要缺点是你必须创建一个可能很大的数组a。否则我会考虑逐个处理数组。

对于所有点，如何找到2D numpy数组中的点大于参考数组中对应点的百分比？

1 个答案: