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修改2d numpy数组中分隔符后的行中的所有元素

vectorization numpy python

AnthonyML · 技术社区 · 1 年前

如果我有一个2d numpy(整数,d也是整数)数组,比如

[[0 1 2 d]
 [3 4 d 5]
 [6 d 7 8]]

如何将每行d(包括d)之后的所有元素(按行)清零?

我使用了for循环,但我想知道是否有通过numpy的矢量化方法。我刚刚看到,也许你可以减去一个三角矩阵:

[[0 0 0 d]
 [0 0 d 5]
 [0 d 7 8]]

但这并不能解决我的问题,因为它需要将d之前的值清零。

编辑:

repr(数组)

array([[0, 1, 2, d],
   [3, 4, d, 5],
   [6, d, 7, 8]], dtype=int64)

1 回复 | 直到 1 年前

mozway 1 年前

IIUC,你可以用 cumsum 并用它来掩盖领先的价值观 where :

d = 9
a = np.array([[0, 1, 2, d],
              [3, 4, d, 5],
              [6, d, 7, 8]])

out = np.where(np.cumsum(a == d, axis=1), a, 0)

具有的变体 cumprod 以及就地修改:

a[np.cumprod(a!=d, axis=1).astype(bool)] = 0

输出:

array([[0, 0, 0, 9],
       [0, 0, 9, 5],
       [0, 9, 7, 8]])

中间掩码(对于第一种方法,考虑非零值 True ):

# np.cumsum(a == d, axis=1)
array([[0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1]])

# np.cumprod(a!=d, axis=1).astype(bool)
array([[ True,  True,  True, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True, False, False, False]])

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