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使用numpy数组对另一个数组执行条件操作

numpy python

chitown88 · 技术社区 · 2 年前

假设我有两个数组:

a = np.array([2, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 1, 0, 0, 2])

b = np.array([0, 0.5, 0.25, 0.9])

我想做的是,获取数组中的值 b 并将其乘以数组中的值 a ,基于它的索引。

所以数组中的第一个值 A. 是2。我想要数组中的值 B 在该索引位置乘以该值。所以在阵列中 B ,索引位置2的值为 0.25 ,所以在数组中乘以该值(2) A. 通过 0.25 .

我知道这可以通过迭代来完成,但我正试图弄清楚它是如何完成elmentwise操作的。

以下是我所做的迭代方式:

result = np.array([])
for idx in a:
    result = np.append(result, (b[idx] * idx))

要获得结果:

print(result)
[0.5 0.5 0.  0.  0.5 0.5 0.  0.  0.  0.  2.7 0.  0.5 0.  0.  0.5]

元素等价物是什么?

1 回复 | 直到 2 年前

rveronese 2 年前

整数数组可以用作numpy中的索引。因此,你可以简单地做这样的事情

b[a] * a

编辑:

为了完整起见,您的迭代解决方案每次都会触发新的内存分配 append 调用(请参阅 this page ).因为你现在已经知道了你的输出的形状(即。 a.shape ),最好提前分配输出数组,例如。 result = np.empty(a.shape) 然后经历这个循环。

x0lani 2 年前

有几种方法可以做到这一点,但是如果你想要纯元素操作,你可以做以下几点:

在得到结果之前,b的每个元素都会通过其索引进行转换。所以再创建一个向量 N .

n = np.arange(len(b)) * b

# In the example, n now equals [0. , 0.5, 0.5, 2.7]

# then the result is just n indexed by a

result = n[a]

# result = [0.5, 0.5, 0. , 0. , 0.5, 0.5, 0. , 0. , 0. , 0. , 2.7, 0. , 0.5, 0. , 0. , 0.5]

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