Question

data = [[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
        [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],
        [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 6, 0, 0, 6, 6]]

我拥有的数据对象是<class 'numpy.ndarray'>

知道数据是一个numpy对象，我做了以下事情：

data = np.array(data)

我想将输入的列表中的数字设置为0，这是我尝试过的：

data[~np.isin(data,[2,4])] = 0

我希望前一个矩阵中的所有2和4出现都是0，其余的保持它们的值，我得到了：

TypeError：仅整数标量数组可以转换为标量索引

还尝试使用np.array将数据作为numpy数组给出错误。

Answer 1

您不应拒绝np.isin的掩码，如果您打算将这些匹配值设置为0，则下面的代码可以正常工作：

此外，您应该将data设为一个numpy数组，而不是列表列表。

In [10]: data = np.array([[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
    ...:         [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],
    ...:         [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 6, 0, 0, 6, 6]])
    ...:         

In [11]: data[np.isin(data, [2, 4])] = 0

In [12]: data
Out[12]: 
array([[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
       [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 6, 6]])

只需重现您的错误：

In [13]: data = [[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
    ...:         [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],
    ...:         [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 6, 0, 0, 6, 6]]
    ...:         

In [14]: data[np.isin(data, [2, 4])] = 0
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-06ee1662f1f2> in <module>()
----> 1 data[np.isin(data, [2, 4])] = 0

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

为什么我的数据没有被屏蔽？

1 个答案: