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基于无for循环的1D数组中的值更改2D numpy数组中的某些值

for-loop numpy arrays python

apitsch · 技术社区 · 8 年前

我的问题对我来说太基本了,我有点不好意思自己没有解决。尽管咨询过 this , this 和 that ,我不知道如何在不使用for循环的情况下根据1D numpy数组中的值更改2D numpy数组中的某些值。

具有预期结果的一个例子是:

import numpy as np

# sample data:
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([2, 0, 2])
c = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])

# for-loop solution:
for i in range(len(a)):
    a[i][b[i]] = 0.9 * c[i][b[i]]

# desired result:
print(a)
# [[ 1  2 27]
#  [36  5  6]
#  [ 7  8 81]]

编辑1

在对Rafael的答案进行修改之后,我现在得到了期望的结果,而没有for循环。然而,令我惊讶的是,索引解决方案是 更慢的 而不是for循环。

import numpy as np
import time

# set seed for reproducibility:
np.random.seed(1)

x = np.random.randint(10, size=(10, 10))
y = np.random.randint(10, size=10)
z = np.random.randint(10, size=(10, 10))

# for-loop solution:
start1 = time.clock()
for i in range(len(x)):
     x[i][y[i]] = 2 * z[i][y[i]]
end1 = time.clock()
print("time loop: " + str(end1 - start1))
# time loop: 0.00045699999999726515
print("result for-loop:")
print(x)
# result for-loop:
# [[ 5  8  9  5  0  0  1  7  6  4]
#  [12  4  5  2  4  2  4  7  7  9]
#  [ 1  7  2  6  9  9  7  6  9  1]
#  [ 2  1  8  8  3  9  8  7  3  6]
#  [ 5  1  9  3  4  8  1 16  0  3]
#  [ 9 14  0  4  9  2  7  7  9  8]
#  [ 6  9  3  7  7  4  5  0  3  6]
#  [ 8  0  2  7  7  9  7  3  0 16]
#  [ 7  7  1  1  3  0  8  6 16  5]
#  [ 6  2  5  7 14  4  4  7  7  4]]

# set seed for reproducibility:
np.random.seed(1)

x = np.random.randint(10, size=(10, 10))
y = np.random.randint(10, size=10)
z = np.random.randint(10, size=(10, 10))

# indexing solution:
start2 = time.clock()
r = x.shape[0]
x[range(r), y] = z[range(r), y] * 2
end2 = time.clock()
print("time indexing: " + str(end2 - start2))
# time indexing: 0.0005479999999948859
print("result indexing:")
print(x)
# result indexing:
# [[ 5  8  9  5  0  0  1  7  6  4]
#  [12  4  5  2  4  2  4  7  7  9]
#  [ 1  7  2  6  9  9  7  6  9  1]
#  [ 2  1  8  8  3  9  8  7  3  6]
#  [ 5  1  9  3  4  8  1 16  0  3]
#  [ 9 14  0  4  9  2  7  7  9  8]
#  [ 6  9  3  7  7  4  5  0  3  6]
#  [ 8  0  2  7  7  9  7  3  0 16]
#  [ 7  7  1  1  3  0  8  6 16  5]
#  [ 6  2  5  7 14  4  4  7  7  4]]

这是什么原因?还有,我怎样才能实现加速呢?

2 回复 | 直到 8 年前

rafaelc 8 年前

IIUC公司

r = np.arange(a.shape[0]) # same as range(len(a)) here, but faster.
a[r, b] = c[r, b] * 0.9

array([[ 1,  2, 27],
       [36,  5,  6],
       [ 7,  8, 81]])

Abhishek Arya 8 年前

看起来屏蔽阵列的速度很慢。见 here .

这是用户在另一个答案中所说的。

请记住,遮光比真实的更方便解决方案。如果需要对数组执行密集计算数组中缺少/未定义的值,在大多数情况下亲自处理面具和数据。直到更好在NumPy代码中烘焙缺少/未定义值的实现 (很快就会发生)你被蒙面射线困住了。是的,它们非常慢,因为它们是用纯Python编写的当然不能像依赖某些C代码那样高效

希望它能解决你的疑问。