Question

我有一个numpy数组- 简短示例-

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

我需要更新数组-

我将第一个0更新为1
我将前0到0后的所有值更新

因此，对于上述数组，输出将类似于-

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

我能够通过两个步骤实现这一目标-

创建一个前0个索引的数组- zero_index =（（origArray == 0）.argmax（axis = 1）+ 1）＃+1获得（index + 1）1s
使用列表推导创建输出 [[1] a + [0] （6-a for a in zero_index）

但是大约需要1百万行。

Answer 1

使用cumsum来计算到目前为止，我们在每一行中看到了多少个零：

c = (x == 0).cumsum(axis=1)

给你：

array([[0, 1, 2, 2, 2, 2],
       [0, 1, 2, 2, 3, 4],
       [0, 0, 0, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 3, 4, 4],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 2, 2, 3, 3]])

请注意，包含1的位置大部分是我们需要设置为1的位置，但是倒数第二行有两个1，因为它以{{ 1}}。再用1, 0来解决这个问题！

cumsum

最后，使用c = c.cumsum(axis=1)获得结果：

np.select

哪个给出所需的输出：

np.select([c == 1, c > 1], [1, 0], 1)

或者，更简单但不灵活：

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

根据条件更新Numpy数组

1 个答案: