Question

假设我有一个2D numpy数组，例如：

[[1, 8, 3, 4, 5],
 [10,13,13,12,15]]

除了每行中最多或最多2个元素，我想将所有元素都转换为零。我想得到的输出是：

[[0, 8, 0,0, 5],
 [0,13,13,0,15]]

我该怎么做？

Answer 1

只有一行代码且没有循环：

a = np.asarray([[1, 8, 3, 4, 5],
                [10,13,13,12,15]])
n_max = 2 # second max element

a * (a >= np.sort(a, axis=1)[:,[-n_max]]).astype(int)

输出：

array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0, 13, 13,  0, 15]])

对列执行相同操作...

a = np.asarray([[1, 8, 3, 4, 5],
                [10,13,13,12,15],
                [6, 9, 12,7, 7],
                [3, 8, 5 ,22, 2]])
n_max = 2 # second max element

a * (a >= np.sort(a, axis=0)[[-n_max],:]).astype(int)

输出：

array([[ 0,  0,  0,  0,  0],
       [10, 13, 13, 12, 15],
       [ 6,  9, 12,  0,  7],
       [ 0,  0,  0, 22,  0]])

Answer 2

为解决此问题，我们需要对您的数据进行排序。如果x是您的numpy数组数据，则首先我们对其进行排序。

import numpy as np
x = np.array([[1,8,3,4,5],[10,13,13,12,15]])
x.sort()

排序后，每行的最后两个元素仅显示最大值。因此，我们将零值作为其他元素的谎言，并将x保存在f中。

for i in range(0,len(x)):
    x[i][0:-2]=0
f = x

然后，f是：

array([[ 0,  0,  0,  5,  8],
       [ 0,  0,  0, 13, 15]])

现在我们需要初始x和f：

x = np.array([[1,8,3,4,5],[10,13,13,12,15]])

x是：

array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0, 13, 13,  0, 15]])

最后，我们将x和f进行比较以达到目标：

for i in range(0,len(f)):
    for j in range(0,len(f[i])):
        if x[i][j] not in f[i]:
            x[i][j]=0

RESULT的

x如下：

array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0, 13, 13,  0, 15]])

Answer 3

def func(x):
    x[np.argwhere(x != x.max())] = 0
    return x

arr = np.array([[1, 8, 3, 4, 5],
               [10,13,13,12,15]])

new_arr = np.apply_along_axis(func,  1, arr)

您可以为最大2个数字修改函数“ func”。上面的代码段将所有元素替换为0，但每行中最大的元素除外。

更新：要使用最多n个元素，您可以在apply中使用以下函数，

n = 2
def func(x):
    global n
    idx = (-x).argsort()[n:]
    x[idx] = 0
    return x

arr = np.array([[1, 8, 3, 4, 5],
               [10,13,13,12,15]])

new_arr = np.apply_along_axis(func,  1, arr)

Answer 4

此代码仅用于标识行中的最大值，并将所有其他值替换为零。如果要包括前2个最高值，我认为您需要编写for循环。

   import numpy as np
   import copy

   a = np.array([[1, 8, 3, 4, 5],
     [10,13,13,12,15]])

   b = copy.deepcopy(a)

a == np.max（a）将来会引发错误，因此，这是经过调整的版本，可以继续正确播放。

# get max by row and convert from (n, ) -> (n, 1) which will broadcast
row_maxes = a.max(axis=1).reshape(-1, 1)

如果需要进行更新，则可以

a[:] = np.where(a == row_maxes, row_maxes, 0)

>> a
 array([[ 0,  8,  0,  0,  0],
           [ 0,  0,  0,  0, 15]])

您可以从每一行中识别出最多2个，然后申请循环以获取所需的结果。

b = np.sort(b)
max_two = np.array(list(map(lambda row : row[-2:], b)))

for i, row in enumerate(a):
   for j, elm in enumerate(row):
      if elm not in max_two:
         a[i][j] = 0

>> a
array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0,  13,  13,  0, 15]])

Answer 5

我不完全了解您要应用什么条件，但是语法为：

np.where(condition, data, 0)

在numpy 2d数组的每一行中使除n以外的所有元素都为零

5 个答案: