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为元组数组创建布尔掩码

numpy-ndarray tuples python

Oxana Verkholyak · 技术社区 · 7 年前

我有一个二维numpy数组,它的形状为(3,3),dtype=对象,其元素是形式的元组(str,str,float)。

template = ('Apple', 'Orange', 5.0)
my_array = np.array([None] * 9).reshape((3,3))

for i in range(my_array.shape[0]):
    for j in range(my_array.shape[1]):
        my_array[i, j] = template

但当我试图得到布尔掩码时

print(my_array == template)

答案全是假的

[[False False False]
 [False False False]
 [False False False]]

然而,元素级比较仍然有效

print(my_array[0,0] == template) # This prints True

为什么布尔掩码返回所有False,如何使其工作?

P、我已经搜索了相关主题,但无法使用任何。。。

Array of tuples in Python
Restructuring Array of Tuples
Apply function to an array of tuples
Filter numpy array of tuples

1 回复 | 直到 7 年前

Daniel 7 年前

这里发生的是Python tuples are compared by position. 所以当你这样做的时候

my_array == template

您实际正在做的(按行)是:

('Apple', 'Orange', 5.0) == 'Apple'
('Apple', 'Orange', 5.0) == 'Orange'
('Apple', 'Orange', 5.0) == 5.0

要验证情况是否如此,请尝试使用以下示例进行实验:

>>> other_array = np.array(['Apple', 'Orange', 5.0] * 3).reshape(3,3)
>>> other_array
array([['Apple', 'Orange', '5.0'],
       ['Apple', 'Orange', '5.0'],
       ['Apple', 'Orange', '5.0']], dtype='<U6')
>>> other_array == template
array([[ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]])

我不知道有什么非黑客的方法可以解决这个问题,并让直接的平等比较发挥作用。如果黑客攻击已经足够,并且您的阵列不是太大,您可以尝试:

mask = np.array(list(map(lambda x: x == template,
                         my_array.flatten()))).reshape(my_array.shape)

或

mask = np.array([x == template for x in my_array.flatten()]).reshape(my_array.shape)

是否有需要元组数组的原因?数组中不能有另一个维度,或者可以使用pandas作为分类变量吗?

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