Question

我有一个看起来像这样的矩阵：

a = np.random.rand(3, 3, 3)

[[[0.04331462, 0.30333583, 0.37462236],
  [0.30225757, 0.35859228, 0.57845153],
  [0.49995805, 0.3539933,  0.11172398]],

 [[0.28983508, 0.31122743, 0.67818926],
  [0.42720309, 0.24416101, 0.5469823 ],
  [0.22894097, 0.76159389, 0.80416832]],

 [[0.25661154, 0.64389696, 0.37555374],
  [0.87871659, 0.27806621, 0.3486518 ],
  [0.26388296, 0.8993144,  0.7857116 ]]]

我想检查每个块的值是否小于0.2。如果值小于0.2，则整个块等于0.2。在这种情况下：

[[[0.2 0.2 0.2]
  [0.2 0.2 0.2]
  [0.2 0.2 0.2]]

[[0.28983508 0.31122743 0.67818926]
 [0.42720309 0.24416101 0.5469823 ]
 [0.22894097 0.76159389 0.80416832]]

[[0.25661154 0.64389696 0.37555374]
 [0.87871659 0.27806621 0.3486518 ]
 [0.26388296 0.8993144  0.7857116 ]]]

Answer 1

这是一种获得你想要的矢量化方式。
从你的例子中取a：

a[(a < 0.2).any(axis=1).any(axis=1)] = 0.2
print(a)

给出：

array([[[ 0.2       ,  0.2       ,  0.2       ],
        [ 0.2       ,  0.2       ,  0.2       ],
        [ 0.2       ,  0.2       ,  0.2       ]],

       [[ 0.28983508,  0.31122743,  0.67818926],
        [ 0.42720309,  0.24416101,  0.5469823 ],
        [ 0.22894097,  0.76159389,  0.80416832]],

       [[ 0.25661154,  0.64389696,  0.37555374],
        [ 0.87871659,  0.27806621,  0.3486518 ],
        [ 0.26388296,  0.8993144 ,  0.7857116 ]]])

说明：

再举一个例子，每一步都会更清楚：

a = np.array([[[0.51442898, 0.90447442, 0.45082496],
               [0.59301203, 0.30025497, 0.43517362],
               [0.28300437, 0.64143037, 0.73974422]],
              [[0.228676  , 0.59093859, 0.14441217],
               [0.37169639, 0.57230533, 0.81976775],
               [0.95988687, 0.43372407, 0.77616701]],
              [[0.03098771, 0.80023031, 0.89061113],
               [0.86998351, 0.39619143, 0.16036088],       
               [0.24938437, 0.79131954, 0.38140462]]])

让我们看看哪些元素小于0.2：

print(a < 0.2)

给出：

array([[[False, False, False],
        [False, False, False],
        [False, False, False]],

       [[False, False,  True],
        [False, False, False],
        [False, False, False]],

       [[ True, False, False],
        [False, False,  True],
        [False, False, False]]])

从这里我们想得到那些至少有一个True元素的二维数组的索引：[False, True, True]。我们需要np.any。请注意，我将在此处使用np.ndarray.any方法链接，而不是嵌套np.any的函数调用。 ¹

现在只使用(a < 0.2).any()只会True，因为默认情况下它会对所有维度执行逻辑或运算。我们必须指定axis参数。在我们的情况下，我们可以使用axis=1或axis=2。²

print((a < 0.2).any(axis=1))

给出³：

array([[False, False, False],
       [False, False,  True],
       [ True, False,  True]])

从这里我们通过在行上应用另一个.any()来获得所需的布尔索引：

print((a < 0.2).any(axis=1).any(axis=1))

给出：

array([False,  True,  True])

Fianlly，我们可以简单地使用这个boolean index array来替换原始数组的值：

a[(a < 0.2).any(axis=1).any(axis=1)] = 0.2
print(a)

给出：

array([[[0.51442898, 0.90447442, 0.45082496],
        [0.59301203, 0.30025497, 0.43517362],
        [0.28300437, 0.64143037, 0.73974422]],

       [[0.2       , 0.2       , 0.2       ],
        [0.2       , 0.2       , 0.2       ],
        [0.2       , 0.2       , 0.2       ]],

       [[0.2       , 0.2       , 0.2       ],
        [0.2       , 0.2       , 0.2       ],
        [0.2       , 0.2       , 0.2       ]]])

¹只需比较链接：

a[(a < 0.2).any(axis=1).any(axis=1)] = 0.2

嵌套：

a[np.any(np.any(a < 0.2, axis=1), axis=1)] = 0.2

我认为后者更令人困惑。

²对我来说，起初很难理解。帮助我的是绘制一个3x3x3立方体的图像，打印不同轴的结果，并检查哪个轴对应于哪个方向。此外，以下是在3D情况下使用带np.sum的轴的说明：Axis in numpy multidimensional array.

³人们可能会立刻得到[False, True, True]而事实并非如此。有关解释，请参阅：Small clarification needed on numpy.any for matrices

Answer 2

由于你的矩阵有三层，试试这个（你的矩阵是a）：

for x in a:
    for y in x:
        for z in y:
            if z < 0.2:
                z=0.2

Answer 3

您可以检查块是否具有小于0.2的值，然后将所需值设置为整个块：

a = np.random.rand(3, 3, 3)

for i in range(0, len(a)):
    if len(a[i][a[i] < 0.2]) > 0:
        a[i] = 0.2

Answer 4

for i, block in enumerate(a):
    if (block < 0.2).flatten().any():
        a[i] = np.ones(np.shape(block)) * 0.2

print(a)

array([[[ 0.2       ,  0.2       ,  0.2       ],
        [ 0.2       ,  0.2       ,  0.2       ],
        [ 0.2       ,  0.2       ,  0.2       ]],

       [[ 0.28983508,  0.31122743,  0.67818926],
        [ 0.42720309,  0.24416101,  0.5469823 ],
        [ 0.22894097,  0.76159389,  0.80416832]],

       [[ 0.25661154,  0.64389696,  0.37555374],
        [ 0.87871659,  0.27806621,  0.3486518 ],
        [ 0.26388296,  0.8993144 ,  0.7857116 ]]])

如果满足条件，则替换3D数组中的2D子阵列

4 个答案: