Question

此问题与以下帖子有关：Replacing Numpy elements if condition is met。

假设我有两个一维的numpy数组a和b，每行有50行。

我想创建一个包含50行的数组c，每个行将取值0-4，具体取决于是否满足条件：

if a > 0 the value in the corresponding row of c should be 0
if a < 0 the value in the corresponding row of c should be 1
if a > 0 and b < 0 the value in the corresponding row of c should be 2
if b > 0 the value in the corresponding row of c should be 3

我想这里更广泛的问题是我如何为一个特定的值分配有多个条件时的数组。我尝试过上面提到的帖子的变化，但我没有成功。

关于我如何实现这一点的任何想法，最好不要使用 for循环？

Answer 1

直接的解决方案是按顺序应用分配。

In [18]: a = np.random.choice([-1,1],size=(10,))
In [19]: b = np.random.choice([-1,1],size=(10,))
In [20]: a
Out[20]: array([-1,  1, -1, -1,  1, -1, -1,  1,  1, -1])
In [21]: b
Out[21]: array([-1,  1,  1,  1, -1,  1, -1,  1,  1,  1])

从一个带有'default'值的数组开始：

In [22]: c = np.zeros_like(a)

应用第二个条件：

In [23]: c[a<0] = 1

第三个需要一点小心，因为它结合了两个测试。（）这里的事情：

In [25]: c[(a>0)&(b<0)] = 2

最后一次：

In [26]: c[b>0] = 3
In [27]: c
Out[27]: array([1, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 3, 3, 3])

看起来所有的初始0都被覆盖了。

对于阵列中的许多元素，以及一些测试，我不会担心速度。注重清晰度和表现力，而不是紧凑性。

where有一个3参数版本，可以在值或数组之间进行选择。但我很少使用它，也没有看到很多关于它的问题。

In [28]: c = np.where(a>0, 0, 1)
In [29]: c
Out[29]: array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1])
In [30]: c = np.where((a>0)&(b<0), 2, c)
In [31]: c
Out[31]: array([1, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 0, 1])
In [32]: c = np.where(b>0, 3, c)
In [33]: c
Out[33]: array([1, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 3, 3, 3])

这些where可以链接在一行上。

c = np.where(b>0, 3, np.where((a>0)&(b<0), 2, np.where(a>0, 0, 1)))

Answer 2

正如@chrisz指出的那样，你目前有重叠的条件。这就是我如何使用多个if语句：

import numpy as np
a = np.random.random(50)*10 - 10
b = np.random.random(50)*10 - 10
c = [0*(a>0)*(b<0) + 1*(a<0) + 3*(a==0)*(b>0)]

如果为true，则compare语句返回1，否则返回0。通过将它们相乘并添加不同的语句，您可以创建多个if语句。但是，如果if语句不重叠，这只能起作用。

Answer 3

可以通过np.select来解决此问题。您只需要提供条件和选择的列表：

np.random.seed(0)

a = np.random.randint(-10, 10, (5, 5))
b = np.random.randint(-10, 10, (5, 5))

conditions = [b > 0, (a > 0) & (b < 0), a < 0, a > 0]
choices = [3, 2, 1, 0]

res = np.select(conditions, choices)

array([[3, 3, 1, 3, 1],
       [3, 3, 3, 3, 3],
       [1, 2, 1, 1, 1],
       [0, 2, 3, 3, 1],
       [1, 2, 2, 2, 1]])

当存在多个条件时，替换numpy数组中的元素

3 个答案: