Question

我正在寻找向量化的方式来更改列中第一个非零元素上方的数组值。

for x in range(array.shape[1]):
    for y in range(array.shape[0]):
        if array[y,x]>0:
            break
        else:
            array[y,x]=255

In

Out

Answer 1

当您撰写有关 array （不是 DataFrame ）的文章时，我假设您有一个 Numpy 数组，并希望使用 Numpy 方法。

要执行任务，请运行以下代码：

np.where(np.cumsum(np.not_equal(array, 0), axis=0), array, 255)

示例和步骤说明：

源数组：

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

np.not_equal(array, 0)使用 True 计算一个布尔数组元素！= 0：

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

np.cumsum(..., axis=0)计算累计和（ True 计为 1 ）沿轴 0 （在列中）：

array([[0, 1, 0],
       [0, 1, 1],
       [1, 2, 1],
       [2, 2, 1]], dtype=int32)

4。上面的数组是 where 中使用的掩码。对于屏蔽值（其中掩码的对应元素是 True （实际上是！= 0 ）），从 array 的对应元素中获取值，否则获取 255 ：

    np.where(..., array, 255)

（对于我的数组）结果是：

array([[255,   1, 255],
       [255,   0,   1],
       [  1,   1,   0],
       [  1,   0,   0]])

Answer 2

使用遮罩：

array[array == 0] = 255

更改列中第一个非零元素上方的数组值

2 个答案: