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基于索引和条件更改了numpy数组中的值

indexing numpy python-2.7 arrays python

dabadaba · 技术社区 · 6 年前

我有一个numpy数组:

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

>> arr
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]]

我想根据索引(而不是切片)获取数组的一部分:

ix = np.ix_([0, 1], [0, 2])
>> arr[ix]

[[1 3]
 [6 8]]

我想修改原始数组中的那些元素,如果我这样做的话,这些元素会起作用:

arr[ix] = 0
>> arr
[[ 0  2  0  4  5]
 [ 0  7  0  9 10]]

但我只想改变他们,如果他们遵循一个特定的条件,如如果他们小于 5 . 我正在尝试:

subarr = arr[ix]
subarr[subarr < 5] = 0

但它不会修改原来的。

>> arr
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]]

>> subarr
[[0 0]
 [6 8]]

我不知道为什么这不起作用,因为这两种方法都是通过索引访问数组 np.ix_ 用面具 subarr < 5

2 回复 | 直到 6 年前

jpp 6 年前

花式索引返回一个副本;因此,将不会更新原始数组。你可以用 numpy.where 要更新值:

arr[ix] = np.where(arr[ix] < 5, 0, arr[ix])

array([[ 0,  2,  0,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

Colonel Beauvel 6 年前

当您这样做时:

arr[ix] = 0

python解释器是这样做的 arr.__setitem__(ix, 0) 从而修改原始对象。

关于第二个案子 subarr 独立于 arr ,这是一个复制然后修改这个副本。

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