元素匹配条件时替换numpy子数组
元素匹配条件时替换numpy子数组
提问于 2019-11-21 15:25:35
我有一个n x m x 3 numpy数组。这代表了向复杂功能绘图仪的RGB表示的中间一步.当绘制的函数具有无穷大的值或具有奇异性时，RGB数据的一部分就变成了NaNs。
我正在寻找一种有效的方法，将包含NaN的行替换为我选择的行，比如[0, 0, 0]或[1, 1, 1]。在RGB值方面，这会将行为不佳的像素替换为白色或黑色像素。我所说的高效，是指利用numpy的矢量化和速度的某种方式。
请注意，我并不只是希望将NaN值替换为0(我知道如何使用numpy.where)；如果一行包含NaN，则需要替换整行。我怀疑在numpy中可以很好地做到这一点，但我不确定如何做到。
具体问题
假设给我们一个2 x 2 x 3数组arr。如果一行包含5，我希望用[0, 0, 0]替换该行。缓慢执行此操作的代码如下所示。
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 3, 5], [2, 4, 6]]])
# so arr is
# array([[[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]],
#
# [[1, 3, 5],
# [2, 4, 6]]])
# Trivial and slow version to replace rows containing 5 with [0,0,0]
for i in range(len(arr)):
for j in range(len(arr[i])):
if 5 in arr[i][j]:
arr[i][j] = np.array([0, 0, 0])
# Now arr is
#
# array([[[1, 2, 3],
# [0, 0, 0]],
#
# [[0, 0, 0],
# [2, 4, 6]]])我们如何利用numpy的优势来实现这一点呢？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-11-21 15:29:56
更简单的方法是-
arr[np.isin(arr,5).any(-1)] = 0如果它只是你想要的一个值，那么我们可以简化为-
arr[(arr==5).any(-1)] = 0如果您希望与NaN相匹配，则需要进行不同的比较，并使用np.isnan -
arr[np.isnan(arr).any(-1)] = 0如果您希望分配数组值，而不仅仅是0，则解决方案将保持不变。因此-
arr[(arr==5).any(-1)] = new_arrayStack Overflow用户
发布于 2019-11-21 15:30:37
arr[np.broadcast_to((arr == 5).any(-1)[..., None], arr.shape)] = 0
array([[[1, 2, 3],
[0, 0, 0]],
[[0, 0, 0],
[2, 4, 6]]])正如FYI一样，根据您的描述，如果您想要找到np.nans而不是像5这样的整数，则不应该使用==，而应该使用np.isnan
arr[np.broadcast_to((np.isnan(arr)).any(-1)[..., None], arr.shape)] = 0Stack Overflow用户
发布于 2019-11-21 15:31:00
您可以使用in1d函数来完成它，如下所示
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 3, 5], [2, 4, 6]]])
arr[np.in1d(arr,5).reshape(arr.shape).any(axis=2)] = [0,0,0]
arr页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58978312
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
