Numpy用另一个数组的特定行和列替换一个数组的特定行和列

Question

我正在尝试替换Numpy数组的特定行和列，如下所示。

数组a和b的值最初如下：

a = [[1 1 1 1]
     [1 1 1 1]
     [1 1 1 1]]

b = [[2 3 4 5]
     [6 7 8 9]
     [0 2 3 4]]

现在，基于一定的概率，我需要使用a的值（例如，在生成随机数，b之后，在0和0之间执行元素替换r每个元素1，如果r> 0.8，我会将a的元素替换为b的元素。

如何使用numpy / scipy在Python中以高性能执行此操作？

Answer 1

使用屏蔽。我们首先生成一个具有相同维度的随机数矩阵，并检查它们是否大于Doc：

0.8

现在，我们可以将mask = np.random.random(a.shape) > 0.8 b mask的值分配给True的相应索引：

a

例如：

a[mask] = b[mask]

因此，>>> a array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) >>> b array([[2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9], [0, 2, 3, 4]]) >>> mask = np.random.random(a.shape) > 0.8 >>> mask array([[ True, False, False, False], [ True, False, False, False], [False, False, False, False]]) >>> a[mask] = b[mask] >>> a array([[2., 1., 1., 1.], [6., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) 为mask（因为True相当高，我们平均预计会有2.4个这样的值），我们会指定相应的0.8值。