如何将值随机保留为特定数字并在不更改任何其他内容的情况下用 2d numpy 数组中的无数据替换其余部分

Question

我是科学计算领域的新手。我有一个 2D numpy 数组（比如，A），形状为 (11153L, 4218L)，数据类型为 dtype('uint8')。现在，我想将数据保存在一些（比如，10000）随机位置（行，列）和用no-data-value填充其余部分-我该怎么做？

这里no-data-value是从另一个环境变量中得到的，例如my_raster_nodata_values = dsc.noDataValue

Answer 1

您可以使用 np.random.choice 和可选的 arg replace 设置为 False 到 select 该数组总大小的唯一索引，并将其中的那些设置为no_data_value。因此，一个实现将是 -

a.ravel()[np.random.choice(a.size,a.size-10000,replace=0)] = no_data_value

或者，我们可以使用 np.put 来使它更直观，像这样 -

np.put(a, np.random.choice(a.size,a.size-10000,replace=0), no_data_value)

一个示例运行应该更容易理解-

In [94]: a     # Input array
Out[94]: 
array([[163,  80, 142, 169, 214],
       [  7,  59, 102, 104, 234],
       [ 44, 143,   7,  30, 232],
       [ 71,  15,  64,  42, 141]])

In [95]: no_data_value = 0  # No value specifier

In [98]: N = 10 # Number of elems to keep

In [99]: a.ravel()[np.random.choice(a.size,a.size-N,replace=0)] = no_data_value

In [100]: a
Out[100]: 
array([[  0,   0, 142,   0,   0],
       [  7,   0,   0, 104, 234],
       [  0,   0,   7,  30, 232],
       [ 71,   0,  64,   0, 141]])

如果输入数组中已经有一个或多个等于no_data_value的元素，我们可能希望根据该计数来偏移要设置的元素数。所以，对于这种情况，我们会有一个修改版本，就像这样 -

S = a.size - N - (a == no_data_value).sum()
idx = np.random.choice(np.flatnonzero(a!=no_data_value),S,replace=0)
a.ravel()[idx] = no_data_value

样本运行-

In [65]: a
Out[65]: 
array([[240,  30,  61,  38, 145],
       [ 91,  65, 108, 154, 118],
       [155, 198,  65,  65, 189],
       [248, 140, 154, 186, 186]])

In [66]: no_data_value = 65  # No value specifier

In [67]: N = 10 # Number of elems to keep

In [68]: S = a.size - N - (a == no_data_value).sum()

In [69]: idx = np.random.choice(np.flatnonzero(a!=no_data_value),S,replace=0)

In [70]: a.ravel()[idx] = no_data_value

In [71]: a
Out[71]: 
array([[240,  30,  61,  38,  65],
       [ 65,  65, 108,  65,  65],
       [ 65, 198,  65,  65,  65],
       [248, 140, 154, 186,  65]])

如何将值随机保留为特定数字并在不更改任何其他内容的情况下用 2d numpy 数组中的无数据替换其余部分

How to randomly keep values to a specific numbers and replacing rest with no data in 2d numpy array without changing anything others

python

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