查找并替换numpy数组上的浮点数

Question

我有一些大的numpy列表（数千个元素）有特定的值，例如，其中一个值必须是以下值之一：1.0、2.0、3.0、4.0、5.0。你知道吗

我需要找到并替换其中的一些值，我想要的是用最小的计算成本来完成。有没有办法不在每个元素上循环？你知道吗

到目前为止我得到的是：

for x, y in np.ndindex(z_.shape):
    z_[x,y] = 150.0 if z_[x,y] == 1.0 else z_[x,y]
    z_[x,y] = 120.0 if z_[x,y] == 2.0 else z_[x,y]
    z_[x,y] = 110.0 if z_[x,y] == 3.0 else z_[x,y]

如果要传递一个值列表，使函数的这一部分更通用，我可以对这些进行泛化吗？你知道吗

Answer 1

IIUC，你可以：

import numpy as np

z_ = np.arange(0, 8).reshape((4, 2))

z_[z_ == 1] = 150
z_[z_ == 2] = 120
z_[z_ == 3] = 110

print(z_)

输出

[[  0 150]
 [120 110]
 [  4   5]
 [  6   7]]

见boolean index arrays。尽管Quang Hoang's answer似乎更合适。你知道吗

Answer 2

您可以使用np.select：

z_ = np.select( (z_==1,z_==2, z_==3),
                (150, 120, 110),
                default=z_)